open cv python 顔認証について

python OpenCV

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# ファイル名: capture.py

import cv2

if __name__=="__main__":

    # Haar-like特徴分類器ファイルの読み込み。ファイルの場所は自分の環境に合わせてください。
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('opencv-3.1.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

    # USBカメラで画像を取得する。
    capture = cv2.VideoCapture(0)
    rtn, frame = capture.read()
    if( rtn == True ):
        cv2.imwrite( "capture.jpg", frame )

    # 画像ファイルをグレースケールに変換する。
    gray = cv2.cvtColor( frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY )
    # 顔を検知する。
    faces = face_cascade.detectMultiScale( gray )
    for rect in faces:
        # 検知した顔を四角で囲む（rect[*]:0=x, 1=y, 2=width, 3=height）。
        color = (0,255,0)    # 緑色(BGR)。
        thickness = 2
        cv2.rectangle( frame, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), color, thickness )
    # 画像ファイルを保存する。
    cv2.imwrite( "capture_output.jpg", frame )

    # 終了処理（ストリームを解放）
    capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()
```### 前提・実現したいこと

ラズパイ opencv pythonともに初心者です
やりたいことが複数あるのですが、、、
http://www.asahi-net.or.jp/~cb9i-kn/geek/20170506camera.html
↑のサイトを参考にして顔認証を行いたいのですが
自分のやりたいことが一段階レベルが下がるのかもしれないのですが
カメラからではなくとあるフォルダに入っている顔画像から顔認識するようにしたいのですが上記のサイトのソースをいじって画像を出力するにはどのようにしたらよいでしょうか。

二つ目は顔の輪郭に合わせた四角と同時に目の枠も同時表示させたいのですが、cascadeを目と輪郭を追加するだけではだめでした。どのようにソースをいじればできますでしょうか。

三つ目はラズパイのピンにLED等をつなげているのですが 輪郭検知はできており瞼が検知できない。というようになればLED等に該当したPIN番号をHIGHにするといった条件分岐を教えていただきたいです。

大分、欲張りではあるのですが教えていただければ助かります。
文字だけで伝えるのが難しいようでしたら他ツールを使用した教え方でも構いません。どうか教えていただきたいのでよろしくお願いいたします。
自分はC言語のみ経験あり(学校で習った程度)
ラズパイ opencv pythonは今回が初になります。

調べろ、自分でやれ等の意見は重々承知していますが、調べた結果これなんです、、限界が来ました。。
ソースは下記になります。
二つ目の輪郭+目で試したというのは序盤のface_cascade = cv2~~~　の部分でこの下の行に目を検出するcascadeを入れてみたというものです。

退会済みユーザー

2021/12/14 12:13

編集画面からまず<CODE>ボタンを押して、そこに出てくるところにPythonのコードを挟み込んでください。質問はしっかりしていると思いますので、見やすい投稿内容になれば回答はちゃんともらえそうな気がします。

kare

2021/12/14 12:21

初めて使ったものでこれで見やすくなりましたかね、、？非常に助かりました。ありがとうございます！

1T2R3M4

2021/12/14 13:36

>調べた結果これと書いてありますが、何も調べていないのでしょう。似たようなコードはたくさん転がっていると思いますが。というかpythonもOpenCVも勉強していないのでは。

kare

2021/12/14 13:46

正直ぐうの音も出ません。普段の仕事以外で業務外活動になっていまして、PythonもOpenCVも今回が初で参考書等も買う時間すら惜しい状況でして、、いったんここだけ乗り切りたいというのが本音ですね...

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

カメラからではなくとあるフォルダに入っている顔画像から顔認識するようにしたいのですが上記のサイトのソースをいじって画像を出力するにはどのようにしたらよいでしょうか。

cv2.imreadを使えば画像ファイルを読み込めるのでそんなに難しくないです。むしろWebカメラのときよりもコード量が少なくなると思います。

二つ目は顔の輪郭に合わせた四角と同時に目の枠も同時表示させたいのですが、cascadeを目と輪郭を追加するだけではだめでした。どのようにソースをいじればできますでしょうか。

顔検出のときと同じやり方でやればできるはずですが、何がだめでしたか？

三つ目はラズパイのピンにLED等をつなげているのですが輪郭検知はできており瞼が検知できない。というようになればLED等に該当したPIN番号をHIGHにするといった条件分岐を教えていただきたいです。

条件分岐であればカスケードを通した結果がリストで入っているので len(faces)のようにしてリストの数を判定するというやり方が簡単だと思います。例えばlen(faces)==0であれば顔を一つも検出できなかったと判定できるので、顔検出したらRaspberry PiのGPIOライブラリでLEDをオン・オフ操作するということができると思います(GPIOでLEDをつけるコードは調べればいくらでも出るので調べてみましょう)

とりあえずGPIO以外でやりたいことを実現できるようにアレンジしてみたので試しに動かしてみてください

python
1#!/usr/bin/env python
2# -*- coding: utf-8 -*-
3# ファイル名: capture.py
4
5import cv2
6
7if __name__=="__main__":
8
9    # Haar-like特徴分類器ファイルの読み込み。ファイルの場所は自分の環境に合わせてください。
10    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('opencv-3.1.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
11    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('opencv-3.1.0/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml')
12
13    # ファイルで画像を取得する。
14    frame = cv2.imread('画像ファイル名')
15
16    # 画像ファイルをグレースケールに変換する。
17    gray = cv2.cvtColor( frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY )
18    # 顔を検知する。
19    faces = face_cascade.detectMultiScale( gray )
20    for rect in faces:
21        # 検知した顔を四角で囲む（rect[*]:0=x, 1=y, 2=width, 3=height）。
22        color = (0,255,0)    # 緑色(BGR)。
23        thickness = 2
24        cv2.rectangle( frame, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), color, thickness )
25
26    # 目を検知する
27    faces = eye_cascade.detectMultiScale( gray )
28    for rect in eyes:
29        # 検知した顔を四角で囲む（rect[*]:0=x, 1=y, 2=width, 3=height）。
30        color = (0,255,0)    # 緑色(BGR)。
31        thickness = 2
32        cv2.rectangle( frame, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), color, thickness )
33
34    # 顔を検出できてなかったらPrintする(GPIOの点灯条件の代わり)
35    if len(faces) == 0:
36        print("顔を一つも検出できませんでした")
37
38    # 画像ファイルを保存する。
39    cv2.imwrite( "capture_output.jpg", frame )