PythonとOpenCVを使った顔認識の実装

OpenCVとは

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) は、オープンソースのコンピュータビジョンライブラリです。画像処理、機械学習、コンピュータビジョンなどの機能を提供しており、リアルタイム画像処理にも対応しています。

PythonとOpenCVでの顔認識

PythonとOpenCVを使って顔認識を行う方法を紹介します。ここでは、Windows10とAnaconda環境下でのPython3.6を使用します。

環境設定

まず、Anacondaをインストールし、Anaconda Navigatorで新しい仮想環境を作成します。次に、作成した仮想環境にOpenCVをインストールします。

顔認識の実装

顔認識のためのコードは以下の通りです。

import cv2

# 分類器ディレクトリ(以下から取得)
# https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/
# https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/face/data/cascades/
cascade_path = "./models/haarcascade_frontalface_default.xml"

# 使用ファイルと入出力ディレクトリ
image_file = "test.jpg"
image_path = "./inputs/" + image_file
output_path = "./outputs/" + image_file

# ファイル読み込み
image = cv2.imread(image_path)

# グレースケール変換
image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# カスケード分類器の特徴量を取得する
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

# 物体認識（顔認識）の実行
facerect = cascade.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=2, minSize=(30, 30))

# 検出した場合
if len(facerect) > 0:
    # 検出した顔を囲む矩形の作成
    for rect in facerect:
        cv2.rectangle(image, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), (255, 255, 255), thickness=2)

# 認識結果の保存
cv2.imwrite(output_path, image)

このコードは、指定した画像から顔を検出し、検出した顔を四角で囲んだ画像を出力します。

まとめ

PythonとOpenCVを使って顔認識を行う方法を紹介しました。これを応用することで、さまざまな画像認識タスクに対応することが可能です。今後もPythonとOpenCVの可能性を探求していきましょう。.