OPENCV를 이용하여 얼굴 감지하기

OPENCV를 이용하여 얼굴 감지하기 

스텝 1 

OpenCV 설치 

OpenCV는 라즈베리파이에 내장되어 있지 않다. 

쫄지마세요!! 설치는 간단합니다. 

sudo apt-get update 

sudo apt-get install python-opencv libopencv-dev

설치가 잘 되었는지 확인하기 

python 을 입력한다. 

import cv 를 입력한다. 

뭔가 잘못됐다.. 

그런데 import cv2 는 된다. 

위에처럼 빈 프롬프트가 나오면 정상이다. 

그럼 코딩할때 import cv2 로 진행하도록 한다. 

스텝2 Haar cascade

Haar cascade는 얼굴을 인식하는 알고리즘이다. 왜냐하면 컴퓨터는 사람 얼굴이 어떤지 모른다. 그래서 "Haar cascade" 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하게 해준다. 

스텝3 코딩하기

import os, sys, time

import cv2.cv as cv

minSize = (20, 20)

imageScale = 1

haarScale = 2

minNeighbors = 3

haarFlags = cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING

def detectFace(img, cascade):

 # allocate temporary images

 gray = cv.CreateImage((img.width,img.height), 8, 1)

 small_img = cv.CreateImage((cv.Round(img.width /

 imageScale),cv.Round (img.height / imageScale)), 8, 1)

 # convert color input image to grayscale

 cv.CvtColor(img, gray, cv.CV_BGR2GRAY)

 # scale input image for faster processing

 cv.Resize(gray, small_img, cv.CV_INTER_LINEAR)

 cv.EqualizeHist(small_img, small_img)

 faces = cv.HaarDetectObjects(small_img, cascade,

cv.CreateMemStorage(0),haarScale, minNeighbors, haarFlags, minSize)

if faces:

 print "\tDetected ", len(faces), " object(s)"

 for ((x, y, w, h), n) in faces:

  #the input to cv.HaarDetectObjects was resized, scale the

  #bounding box of each face and convert it to two CvPoints

  pt1 = (int(x * imageScale), int(y * imageScale))

  pt2 = (int((x + w) * imageScale), int((y + h) * imageScale))

  cv.Rectangle(img, pt1, pt2, cv.RGB(255, 0, 0), 3, 8, 0)

 return img

else:

 return False

# scan all directories and subdirectories for jpg images

def readDirectory(fileLocation, cascade):

 for root, dirs, files in os.walk(fileLocation):

  print root, "has:"

  for name in files:

   if name.find(".jpg") >=1 :

    #sequentially loop, load and detect.

    print "Analysing " + name +":"

    #measure how long it takes

    t = cv.GetTickCount()

    #load in the image

    image = cv.LoadImage(os.path.join(root,name), 1)

    match = detectFace(image, cascade)

    if match:

     #save a new image with a box round each face

     cv.SaveImage( fileLocation + "/face_" + name, match)

    t = cv.GetTickCount() -t

    print "\tTime = %gms" %(t/(cv.GetTickFrequency()*1000.0))

if __name__ == '__main__':

 cdir = "/usr/share/opencv/haarcascades/"

 cascade = cv.Load(cdir + "haarcascade_frontalface_default.xml")

 if len(sys.argv) != 2:

  print 'please provide a directory to read'

  sys.exit(1)

 readDirectory(sys.argv[1], cascade)