Python OpenCV 領域抽出

OpenCVを用いて領域抽出しているのですが、
顔検出で検出された顔のサイズの幅を何倍、高さを何倍にして、
上半身や下半身を領域抽出することは可能なのでしょうか。

調べてもなんて調べていいか分からず困っています。

分かる方助けてください。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

顔検出で検出された顔のサイズの幅を何倍、高さを何倍にして、

上半身や下半身を領域抽出することは可能なのでしょうか。

人によって身長は様々なので、顔の大きさから上半身や下半身を検出するのは無理があるのではないでしょうか。

OpenCV の上半身のカスケード検出器の精度で満足できないのであれば、体のパーツごとにセグメンテーションできるモデルを使うか、もしくは姿勢推定モデルで出てきたキーポイントを使うなど考えられますね。

kevinlin311tw/CDCL-human-part-segmentation: Repository for Paper: Cross-Domain Complementary Learning Using Pose for Multi-Person Part Segmentation (TCSVT20)

microsoft/human-pose-estimation.pytorch: The project is an official implement of our ECCV2018 paper "Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking

いずれにしてもここでサンプルコードを出せるタスク量ではないので、参考情報として記載しておきます。

追記

先ほどの回答のimg[y:y + faceH * 3, x:x + faceW * 6] というのはどのようなコードを書けば検出されるのでしょうか。

例えば、以下のような感じです。

python
1import cv2
2import os
3
4# 正面の顔を検出するカスケード分類器を作成する。
5cascade_path = os.path.join(
6    cv2.data.haarcascades, "haarcascade_frontalface_default.xml"
7)
8face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
9
10# 画像を読み込む。
11img = cv2.imread("sample.jpg")
12
13# グレースケールに変換する。
14gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
15
16# 検出する。
17faces = face_cascade.detectMultiScale(gray)
18
19# 矩形を画像に描画する。
20for x, y, w, h in faces:
21    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=2)
22    
23    tl = x - w, y + h  # 上半身の左上の座標
24    br = x + 2 * w, y + h * 5  # 上半身の右下の座標
25    cv2.rectangle(img, tl, br, color=(0, 0, 255), thickness=2)

投稿2020/08/24 04:32

編集2020/08/24 05:40

tiitoi

総合スコア21956

退会済みユーザー

2020/08/24 04:40

人それぞれだということを除外して顔のサイズの何倍の領域を抽出するということは可能なのでしょうか。

tiitoi

2020/08/24 04:45

顔のサイズの n 倍の領域を切り出すということは、例えば、左上の座標を (x, y) として、顔の大きさを (faceW, faceH) としたとき、img[y:y + faceH * 3, x:x + faceW * 6] とかすれば切り出すことはできるでしょうねそれが上半身と一致するかは別問題ですが、、

退会済みユーザー

2020/08/24 04:53

左上の座標というのはどのようなことですか。初歩的なことでしたらすいません。

tiitoi

2020/08/24 04:58

画像を矩形で切り出すということは、矩形の左上の座標が必要になりますよね左上の座標というのはそのことです。例えば、上半身が顔のすぐ真下にあり、顔1個分左にずらした座標が上半身の左端だと仮定するなら、(x, y) = (FaceX - FaceW, FaceY + FaceH) となるかと思います。

退会済みユーザー

2020/08/24 05:07

そういうことですね。わかりました。いろいろ調べてやってみます。

退会済みユーザー

2020/08/24 05:33

先ほどの回答のimg[y:y + faceH * 3, x:x + faceW * 6] というのはどのようなコードを書けば検出されるのでしょうか。