質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.35%
OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Q&A

解決済

1回答

1259閲覧

opencvの顔認識のエラー

cnigari

総合スコア2

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

0グッド

0クリップ

投稿2020/07/17 09:50

前提・実現したいこと

なんのエラーなのかわからなくて困ってます
webカメラの映像を顔認識するコードを描いたのですがこのようなエラーが出ました.
わかる方ご教示してもらえると助かります。

発生している問題・エラーメッセージ

minSize=(240, 320) cv2.error: OpenCV(4.3.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'

該当のソースコード

python

import sys import cv2 # OpenCV のインポート # cv2.VideoCapture() で VideoCaptureのインスタンスを作成する。 # 引数にはコンピュータに接続されているカメラの番号を指定。 # コンピュータにカメラが1台だけしか接続されていない場合には「0」を指定すればよい。 # もし複数のカメラが接続されている場合は「1」などの番号を指定します。 # 参考:https://weblabo.oscasierra.net/python/opencv-videocapture-camera.html cap = cv2.VideoCapture(1) if cap.isOpened() is False: print("can not open camera") sys.exit() # 評価器を読み込み # https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml') # モザイク処理の関数。やってることは、取得した画像を拡大した後、もとのサイズに縮小する # 参考:https://note.nkmk.me/python-opencv-mosaic/ def mosaic(src, ratio=0.1): small = cv2.resize(src, None, fx=ratio, fy=ratio, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # おっきくしてから… return cv2.resize(small, src.shape[:2][::-1], interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 元のサイズに戻す。 # モザイクの範囲を指定する関数 def mosaic_area(src, x, y, width, height, ratio=0.1): dst = src.copy() dst[y:y + height, x:x + width] = mosaic(dst[y:y + height, x:x + width], ratio) return dst # Webカメラの映像に対して延々処理を繰り返すためwhile Trueで繰り返す。 while True: # VideoCaptureから1フレーム読み込む ret, frame = cap.read() # そのままの大きさだと処理速度がきついのでリサイズ frame = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]*0.7), int(frame.shape[0]*0.7))) # 処理速度を高めるために画像をグレースケールに変換したものを用意 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 顔検出 detecctMultiScale()は検出器のルール(cascade)に従って検出した結果をfacerectに返す関数 facerect = cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.11, minNeighbors=3, minSize=(240, 320) ) if len(facerect) != 0: for x, y, w, h in facerect: # 顔の部分(この顔の部分に対して目の検出をかける) face_gray = gray[y: y + h, x: x + w] # くり抜いた顔の部分を表示(処理には必要ない。ただ見たいだけ。) show_face_gray = cv2.resize(face_gray, (int(gray.shape[1]), int(gray.shape[0]))) cv2.imshow('face', show_face_gray)# imshow()で見たい画像を表示する # 顔の部分から目の検出 eyes = eye_cascade.detectMultiScale( face_gray, scaleFactor=1.11, # ここの値はPCのスペックに依存するので適宜修正してください minNeighbors=3, minSize=(15, 15) ) if len(eyes) == 0: # 目が閉じられたとみなす cv2.putText( frame, 'close your eyes', (x, y - 10), # 位置を少し調整 cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 255,0), 2, cv2.LINE_AA ) else: for (ex, ey, ew, eh) in eyes: # 目の部分にモザイク処理 frame = mosaic_area( frame, int((x + ex) - ew / 2), int(y + ey), int(ew * 2.5), eh ) # 顔検出した部分に枠を描画 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), thickness=2 ) cv2.imshow('frame', frame) # キー入力を1ms待って、k が27(ESC)だったらBreakする k = cv2.waitKey(1) if k == 27: break # キャプチャをリリースして、ウィンドウをすべて閉じる cap.release() cv2.destroyAllWindows()

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

以下のxmlファイルを読めていないのでしょう。
正しい場所にファイルがあるか(カレントディレクトリにhaarcascadesディレクトリがあり、その中に各xmlファイルがあるか)確認してください。

cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml')

ファイルが無ければhttps://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascadesからダウンロードして置いてください。

投稿2020/07/17 10:48

編集2020/07/17 10:51
SHOMI

総合スコア4079

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

cnigari

2020/07/17 11:54 編集

解決しました。ありがとうございます!
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.35%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問