顔検出のパイソン+ OpenCVの画像処理

使用OpenCVのは、xmlファイルが付属して、カメラがリアルタイムで顔を検出することができます

機能のようなHaar-like、LBPの特徴は共通の特徴があり、様々な地域情報を記述

ハールは、ローカルスケールシェーディング画素値変換情報に画像を記述する

LBPは、ローカルエリアに対応するテクスチャ情報に記載されています

ハールLBPを異なる：
①HAAR前記浮動小数点演算、LBP前記整数演算;
、訓練された②HAARより大きいLBP必要なサンプルの数
、典型的には高速LBP HAARの速度よりも③、
④同じ試料検出結果ハールに訓練しましたLBPより正確;
⑤サンプルを拡張データLBPは、トレーニング効果HAARを達成することができます

pythonを達成するための静止画における顔検出

DEF face_detect_demo（イメージ）：
    グレー = cv2.cvtColor（イメージ、cv2.COLOR_BGR2GRAY）
    face_detector = cv2.CascadeClassifier（" データ/ haarcascade_frontalface_default.xml "）   ＃は、顔検出オブジェクトの作成 
    、1.02、= face_detector.detectMultiScale（灰色対向 5 ）   ＃の顔検出
    「」 " 
       対向= face_detector.detectMultiScale（IMG、scaleFactorで、minNeighbors）
       パラメータ：IMG：識別された原
             scaleFactorを：画像の反復圧縮率
             minNeighbors：各顔矩形ネイバーの最小数が予約
       返します実測値：矩形のそれぞれの内側にあるリスト、（X、Y、W、H ） 人間の顔がフレーム
    "" " 
    のための X、Y、W、H で顔：
        cv2.rectangle（画像、（X、Y）、（X + W、Y + H）、（0、0、255）、2 ）
    cv2.imshow（" face_detect_demo "、画像）

結果

ビデオ実現Pythonで顔検出

DEF 検出（）：
     ＃1 オブジェクト作成顔検出 
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier（" ../data/haarcascade_frontalface_default.xml " ）
     ＃Qオブジェクトの目検出作成 
    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier（" ../data/haarcascade_eyeを。 XML " ）
     ＃は、Q笑顔検出対象を作成 
    smile_cascade = cv2.CascadeClassifier（" ../data/haarcascade_smile.xml 」）
     ＃カメラ取り付けオブジェクト番号0は、カメラを示し 
    カメラ= cv2.VideoCapture（0） 

    、一方：真
         ＃1 リード現在のフレーム取る 
        RET、フレーム= ）（camera.readを
        ＃スイッチグレースケール画像 
        グレー= cv2.cvtColor（フレーム、cv2.COLOR_BGR2GRAY）
        ＃の顔検出（H、W、X、Yの各要素のリストを返す ） 矩形の左上隅と幅と高さを表し 
        顔= face_cascadeを。 detectMultiScale（グレー、1.3、5 ）
         ＃顔矩形描画
        のための（X、Y、W、H）の中面：
             ＃は、矩形の色及び線幅の左右の角座標を渡し、フレーム画像の絵に四角形を描画 
            = cv2.rectangle IMG（フレーム、（X、Y）、（X + W、Y + H）、（255、0、0）、2 ）
             ＃1 面析出 
            roi_gray =グレー[Y：Y + 、HをX：X + W]
            ＃顔に（40、40）の目を検出する最小サイズを設定され、その後、小部分が検出されません
            目= eye_cascade.detectMultiScale（roi_gray、1.03、5、0、（40、40 ））
            ＃把眼睛画出来
            用（EX、EY、EW、EH）に目：
                cv2.rectangle（IMG、（X + EX、Y + EY）、（X + EX + EW、Y + EY + EH）、（0、255、0）、2 ）

        cv2.imshow（" カメラ" 、フレーム）
         場合 cv2.waitKey（5）＆0xffの== ORD （" Q " ）：
             ブレイク

    camera.release（）
    cv2.destroyAllWindows（）

顔検出のパイソン+ OpenCVの画像処理

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