// the preview size according to the "RicMoviePreviewXXXX" parameter, "/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml", // show white LED when multiple faces are detected, ほとんどのArm IPが試し放題でスタートアップは年会費無料!?Arm Flexible Access, THETA の中で OpenCV を動かす【プレビューフレーム取得編】 - Qiita, THETA の中で OpenCV を動かす【プレビューフレーム応用編】 - Qiita, you can read useful information later efficiently. OpenCVの顔検出を利用し、上半身と全身を検出するプログラムを作成することが目的です。顔を検出することにできました。 import cv2# create the haar cascadeface_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fron ※最新記事順 「PythonとOpenCVを使い、画像の中から顔を高い精度で検出する」方法についての具体的なコードの説明と考察です。 Help us understand the problem. 最小手順で、OpenCVの顔認識精度を確認したい! 今回は、Windowsにて、OpenCVを使って顔認識するサンプルを実行するま... 知識編 #minSize - 物体が取り得る最小サイズ.これよりも小さい物体は無視されます, OpenCV3.3とPython3.6をAnacondaでWindows10へインストール, 【入門者向け解説】openCV顔検出の仕組と実践(detectMultiScale), you can read useful information later efficiently. Why not register and get more from Qiita? 以下はopenCVに関する他参考記事です。, argparseはPython 標準ライブラリの一部で、プログラムの引数使用を助けてくれます。 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away.
cv::VideoCapture capのcv::CAP_PROP_FRAME_WIDTHの中身とど... windows、Anacondaで「ModuleNotFoundError: No module n... Opencvについて cap = cv.VideoCapture(0) が実行されません。。。, 回答 2 / クリップ openCVを使って顔検出する時に、「1.学習済モデル(cascadeファイル)をどれにするか?」、「2.detectMultiScaleメソッドのパラメータをどうするか?」は必ず通る迷いどころかと思います。検出精度を高めるには上記の2つは必須で、いちいちプログラムを書き換えて実行しているのは効率が悪いです。手っ取り早く検出精度を高めるための(プログラム変更せずに)パラメータ指定して実行する方法の紹介です。 #objects - 矩形を要素とするベクトル.それぞれの矩形は,検出した物体を含みます このクラスは映像ストリーム内からオブジェクトを検出するためのクラスです。, 顔や目などの特徴の検出には haar cascades 分類器を使いました。 1 / クリップ Copyright © 株式会社ライトコード All Rights Reserved. ", # 分類器ディレクトリ(以下から取得) Help us understand the problem. teratailを一緒に作りたいエンジニア, ありがとうございます。自分でも他の画像に関して試してみようと思います。YOLOというのも使用してみます。. 設定値は Constants.java で定義されています。, カスケードファイルは 顔, 目, 笑顔, 上半身など 検出対象毎にファイルが分かれています。

顔認識や顔検出は難しいことだと思っていませんか?実は、全くそんなことはありません。PythonでOpenCVを使えば、写真から人物の顔を認識・検出することが、とても簡単にできるのです。この記事を読めば、早ければ30分もかからずに、顔認証・顔検出が可能になります。

"minNeighbors value of detectMultiScale. また、せっかくの 360° カメラなので、顔を検出した方向に応じて内蔵 LED の点灯色を変えるようにしてみました。, THETA プラグインをご存じない方はこちらをご覧ください。 コードはこんな感じ。, あとは実行するだけです。これで、いちいちプログラムを書き換えながら実行する手間が減って、効率化できるはず!, 気の向いたままにいろいろと書きます。 興味を持たれた方は Twitter のフォローと THETA プラグイン開発コミュニティ(Slack) への参加もよろしくお願いします。, 顔検出には画像処理ライブラリ OpenCV のバージョン 3.4.5 を使用しました。, THETA の中で OpenCV を動かすための環境は THETAの中でOpenCVを動かす【プレビューフレーム取得編】 の記事で詳しく紹介されています。今回はそちらの記事の環境とサンプルコードを使用し、顔検出のための処理を追加しました。, 顔検出には Cascade Classifier クラスを使いました。 ラズパイでOpenCVを使って顔認識を行う的な記事は、既に星のように出ている気がしていましたが、最近やろうとしたら意外とすんなりいかなかったので、記事にすることにしました。 基本はこのプロジェクトのプログラムを実行していく感じになります。 この方、いい笑顔してますよね! このプロジェクトのチュートリアルはこのサイトに書… # https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/face/data/cascades/, "./models/haarcascade_frontalface_default.xml", "./models/haarcascade_frontalface_alt.xml", "./models/haarcascade_frontalface_alt2.xml", "./models/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml", # ディレクトリ確認用(うまく行かなかった時用) 0, 【募集】 # OpenCVはグレースケール画像に対して走査をするので、グレースケール画像に変換, # 1画像から複数の物体を検出する(パラメータの意味についてはOpenCVサイトを参照). Why not register and get more from Qiita? 仕事はSAP関連で、HANA、Fiori、SAPUI5、BusinessObjectsなどいろいろやっています。. OpenCVを使って顔や目、口などを検出する方法を紹介します。 OpenCVを使うと画像を利用した機械学習の前処理を行えるようになります。 機械学習は最初のハードルが高いので、慣れていない方にもわかりやすいように 基本的な使い方とハマりやすいポイント をまとめました。 #print(os.path.exists(image_path)), #物体認識(顔認識)の実行 画像に写る人物の顔を検出する手法は様々ありますが、実際にKagglerのみなさんが使うことにしたものはOpenCVが多いように思います。今回はOpenCVで顔検出することについてです。, OpenCVのCascade Classifierは、検出したい物体に合わせてClassifierの重みを記録したXMLファイルを読み込んで画像を走査させることでその物体を検出しようとします。検出対象の物体ごとのXMLファイルは下記のOpenCVのgitHubサイトにて取得できます。, https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades, 例えば、人間の顔の前面を検出する場合、Pythonコードで書くと下記のようになります。, 得られる「faces_frontal」には画像上の検出された顔の位置(起点x,yと幅h,w)が配列で記録されます。, なお、画像に写る顔は正面だけではなく横顔もあるため、上記の顔前面検出と同時に横顔(英語ではprofileという)画像検出も行う必要があります。その際に、注意点としては、使う「haarcascade_profileface.xml」は、顔の左側しか検出しないということです。ですので、検出対象とする画像を左右反転(flip)させて、その反転画像に対しても走査を行うことが重要です。これをしないと検出漏れがたくさん出ます。, Deep Learningで学習データを生成する作業と切っても切れない作業が「Augmentation(オーグメンテーション)」です。オーグメンテーションとは「水増し」という意味で、学習データの数が足りない場合に、既にある学習データに本質を損なわないような加工をして学習データを増やすことを意味します。本来はこの「水増し」が意味なのですが、学習データ生成で画像の明暗を変化させたり、拡大縮小するような作業も含めてオーグメンテーションと読んでいるように感じます。, 画像の学習データの生成では下記のような作業がよく行われ、後で作成するモデルの精度に寄与すると考えられています。, OpenCVは簡単に使え、この他にも様々な使い方ができる素晴らしいライブラリです。いろいろと遊んでみましょう。, Filed under: Coding, Deep Learning, Digital Imaging, Others, Software, Tags: Augmentation,Classifier,cv2.COLOR_BGR2GRAY,Deep Learning,detectMultiScale,Facial Recognition,flip,frontal,Haarcascades,noise,OpenCV,profile,Python,zoom, 本来の議論としては「民間が所得減ったから公務員も下げろ」ではなくて、原資となる税金収入の増減に連動せず人件費がかかる公務員は減らすor自動化しましょう、だと思います。安定した給料を得るのは問題ないよ。だけど支える民間に対して数が多い。https://news.yahoo.co.jp/articles/d5f34633266608c267c500a564d4245a2cce93f4, 欲しいものがあるたびにポチポチしないで「1週間カートに入れておいてそれでも欲しかったらポチる」とか「カートに入れておいてポチるのは2週間に一回」とか決めると無駄な出費が減るよ。, 「嘘をつく」ことを単に道義的問題としてNGと教えるのは不十分で、どんなコミュニケーションにも後工程があって、嘘をつくとその後工程が全てズレてしまうという「太極的なエコシステム感」を持って教える必要があります。後工程にも迷惑だし、巡り巡って自分に返ると。. Cascade Classifier による顔検出の実装については 公式チュートリアル に分かりやすい例とともに紹介されています。, Cascade Classifier を使うには、カスケードファイルと呼ばれる検出対象の特徴がまとめて記述されているファイルを読み込む必要があります。, カスケードファイルは OpenCV の公式 SDK の中に含まれているのでこれを使います。以下の手順でダウンロードして配置しました。, サンプルコードのMainActivity.java には onCameraFrame() メソッドが用意されており、プレビュー映像のフレーム毎の処理を書くことができます。, 解像度とフレームレートを高くすると顔検出の計算量が大きくなり、動作が不安定になってしまうため、以下のように設定しました。, 解像度については、サンプルでもともと 640x320 となっています。 詳しく知りたい方は公式ヘルプと公式チュートリアルを参照ください。, シンプルなargparseの使い方です。こんなコードを書いて、"argparse_test01.py"という名前で保存します(チュートリアルの「位置指定引数の導入」から引用)。, tensorflowのチュートリアルでも使われている形で、パラメータを配列に入れました。, ちなみに2つ指定することで省略形も定義できます。この場合は"-p"でパラメータ指定もできます。, 冒頭で書きましたが、「1.学習済モデル(cascadeファイル)」と「2.detectMultiScaleメソッドのパラメータ」、あとついでに画像ファイル名をパラメータ化します。 What is going on with this article? #scaleFactor - 各画像スケールにおける縮小量を表します 顔認識や顔検出は難しいことだと思っていませんか?実は、全くそんなことはありません。PythonでOpenCVを使えば、写真から人物の顔を認識・検出することが、とても簡単にできるのです。この記事を読めば、早ければ30分もかからずに、顔認証・顔検出が可能になります。 #minNeighbors - 物体候補となる矩形は,最低でもこの数だけの近傍矩形を含む必要があります By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. What is going on with this article? #import os Would love your thoughts, please comment. # https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/ 画像に写る人物の顔を検出する手法は様々ありますが、実際にKagglerのみなさんが使うことにしたものはOpenCVが多いように思います。今回はOpenCVで顔検出することについてです。 1. また、顔の位置を変えると顔検出位置が代わり、LED の点灯色が変わりました。, 下の GIF は検出していないときは LED が OFF、左後方で顔を検出したときは GREEN で点灯、右後方で顔を検出したときは CYAN で点灯している様子です。, 以下の条件で THETA 上で顔検出処理を行うことができました。 Responder + Firestore でモダンかつサーバーレスなブログシステムを作ってみた! Pyth... OpenCVをインストールしてjupyter notebook上で顔認識してみた!, Julia入門~高速な動的型付け言語~【Jupyter Notebookを使ったグラフ描画編】. 1, 回答 今回は RICOH THETA V に顔検出処理をさせてみました。 今回は正面の顔用の haarcascade_frontalface_default.xml を使います。, onCreate() でカスケードファイルのパスを取得し、onCameraFrame() で一度だけ CascadeClassifier のインスタンスを生成します。 (onCreate() で生成すると実行時にエラーが発生します), 顔検出の処理自体は detectMultiScale メソッドで行うことができます。顔が検出されると引数に渡した faces に顔の座標が格納されます。これを使って検出した顔の周りに楕円を描画してみます。, 実際に試してみたところ、検出精度はあまり良くありませんが、自分の顔を検出できました。 #flags - このパラメータは,新しいカスケードでは利用されません.古いカスケードに対しては,cvHaarDetectObjects 関数の場合と同じ意味を持ちます カメラと自分の距離が遠すぎると顔として検出されず、かと言って近すぎると大きく歪んでしまうので、ある程度の距離を保つ必要がありました。, 顔検出処理を行い、検出できなかった場合は LED を消灯、顔を複数検出した場合は WHITE に点灯とします。, 顔を一つだけ検出した場合は、顔を検出した水平方向の座標に応じて点灯する LED の色を変えます。, 図のように、360° 画像の両端のつなぎ目は顔検出できないのでそこを除いた範囲を 6 等分してそれぞれ RED , YELLOW , GREEEN , CYAN , BLUE , MAGENTAに割り当てます。, 今回は画像の横幅を 640px、検出可能範囲を 600px として、検出位置の x 座標を 100 で割ったときの商によって点灯色を変えています。, プラグインを起動し、顔のイラストの前に THETA を置くと、イラストの顔を検出しました。 「OpenCV(C++)で顔認識をリアルタイムに行いたいぜ」って人に向けて、僕が試行錯誤した開発記を連載6回で書いています。今回は、OpenCVの顔検出は顔が斜めに傾くと途端に検出できなくなってしまいますので、そこを改善していきます。 openCVを使って顔検出する時に、「1.学習済モデル(cascadeファイル)をどれにするか?」、「2.detectMultiScaleメソッドのパラメータをどうするか?」は必ず通る迷いどころかと思います。検出精度を高めるには上記の2つは必須で、いちいちプログラムを書き換えて実行しているのは効率が … 「OpenCV(C++)で顔認識をリアルタイムに行いたいぜ」って人に向けて、僕が試行錯誤した開発記を連載6回で書いています。今回は、OpenCVの顔検出は顔が斜めに傾くと途端に検出できなくなってしまいますので、そこを改善していきます。
Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出(顔認識と瞳認識)を行う。以下に公式のチュートリアル(英語)がある。OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔検出と瞳検出 について … Githubで公開されている「Face-Detection-OpenCV」を実行し、OpenCVでの顔認識の限界を探ってみました。, このコードには、OpenCV(オープンシーヴィ)による、「非ディープラーニングの顔認識のテスト用コード」がまとまっています。, Haar方式については、認識速度が遅く、壁に貼ったポスターの顔まで「顔」と認識してしまいました。, しかし、LBP方式は、実際の人間の顔のみキレイに認識出来た上、認識にかかる時間が1/3以下。, ここだけ見ると、「ああ、Haar方式って良いところないんだな。使わないようにしよう…」と思ってしまいます。, ドキュメント内の「Haar and LBP Results Analysis」の部分のコードが、test5.jpgを読み込む箇所です。, 具体的には、C:\Users\<ユーザ名>\gitlocal\Face-Detection-OpenCV\dataのデータのうち、test5.jpgを差し替えています。, 具体的には、該当箇所をクリックして選択状態にしてから、「Runボタン」をクリックです。, このあと、顔認識結果が表示される箇所までRunボタン連打で進めて、別の画像に差し替えて実験しています。, 多少斜めになっていても、メガネをかけていても、顔と顔がくっついていても問題なく認識しているようです。, サングラスは認識出来ているのに、LBP方式ではメガネの女性の顔認識ができませんでした。, そうなると、もし、そのような認識が可能であれば、「自動心霊写真検出システム」ができるのでは?, このあたりを解決するには、「やはりディープラーニングを使おう」ということになるのでしょうね。, 今回は、OpenCVを使ったHaar方式とLBP方式による顔認証についてご紹介しました。, (株)ライトコードは、WEB・アプリ・ゲーム開発に強い「好きを仕事にするエンジニア集団」です。 機械学習でのシステム開発依頼・お見積もりはこちらまでお願いします。 また、機械学習系エンジニアを積極採用中です!詳しくはこちらをご覧ください。, 当社のモットーは「好きなことを仕事にするエンジニア集団」「エンジニアによるエンジニアのための会社」。エンジニアであるあなたの「やってみたいこと」を全力で応援する会社です。, また、ライトコードは現在、急成長中!だからこそ、あなたにお任せしたいやりがいのあるお仕事は沢山あります。「コアメンバー」として活躍してくれる、あなたからのご応募をお待ちしております!, なお、ご応募の前に、「話しだけ聞いてみたい」「社内の雰囲気を知りたい」という方はこちらをご覧ください。, 私たちライトコードでは、エンジニアを募集しております。 私服大歓迎のカジュアルな職場なので、お気軽にご応募ください! また、フリーエンジニアの方も募集しております。, 【福岡オフィス】〒812-0011 福岡県福岡市博多区博多駅前3-13-4 リアンプレミアム博多駅前ビル3F 【東京オフィス】〒101-0051 東京都千代田区神田神保町2-32 神保町フロント5F. 人工知能・機械学習でよく使われるワード徹底まとめ! 機械学習の元祖「パーセプトロン」とは?【人工知能】 ニューラルネッ... 実装編 ここで、detectMultiScaleの引数を色々変えてみましたがイマイチ検出は良くなりませんでした。 #image - CV_8U 型の行列.ここに格納されている画像中から物体が検出されます OpenCVを使って顔や目、口などを検出する方法を紹介します。 OpenCVを使うと画像を利用した機械学習の前処理を行えるようになります。 機械学習は最初のハードルが高いので、慣れていない方にもわかりやすいように 基本的な使い方とハマりやすいポイント. こんにちは、リコーの @yomura_です。 今回は RICOH THETA V に顔検出処理をさせてみました。 また、せっかくの 360° カメラなので、顔を検出した方向に応じて内蔵 LED の点灯色を変えるようにしてみました。 また、顔の検出数と検出位置によって LED の点灯色を変えることができました。, 今回はお試し的な記事でしたが、複数人が等間隔に並んだことを検出したらシャッターを切るなど実用的なプラグインが作れると楽しそうです。, 株式会社リコーの技術者有志による、RICOH THETAプラグイン技術情報の提供を目的としたコミュニティです。. OpenCVの顔検出を利用し、上半身と全身を検出するプログラムを作成することが目的です。顔を検出することにできました。, このソースコードを実行した結果が以下の画像になりました。上半身、全身を表示したいのですがエラーもなくどうしたらいいか分かりません。画像が良くないのかソースコードがよくないのか教えて頂きたいです。, teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。, 評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。, 上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。, のような感じでprintすると、検出した対象物の個数が分かります。 関数の引数の説明はここが分かりやすいと思います。, であれば、「画像が良くない」が答えと思います。Haar-likeの場合、特定の領域の濃淡の分布から「顔らしい」「胴らしい」を検出します。ここから察するに、検出が難しい例は、「横顔に近い写真」「のっぺりとした服」と思います。まさに今回の例です。, こういった場合でも検出させようとすると、OpenPose(tf-pose-estimation)YOLOやMRCNNなどが必要になると思います。YOLOであれば比較的高速に領域抽出ができますので、使いやすいかと思います。. このコードには、OpenCV(オープンシーヴィ)による、「非ディープラーニングの顔認識のテスト用コード」がまとまっています。 赤ちゃんのグレイ表示/顔認識テスト; 3人の赤ちゃんの顔認識テスト; 顔認識精度をパラメータ調整で向上させた例