Python + OpenCV 4 で顔検出

OpenCV のカスケード分類器を使用

キーワード： OpenCV, cv2.CascadeClassifier, Python, 顔検出, カスケード分類器, Haar

【サイト内の関連ページ】

参考Webページ: https://github.com/marcpare/stitch

参考Webページ: https://www.packtpub.com/mapt/book/application_development/9781785283932/4/ch04lvl1sec36/detecting-and-tracking-faces

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境

Windows での Python のインストール，pip と setuptools の更新: 別ページで説明している．（あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている）
Ubuntu の場合:
システム Python を使うことができる（その場合，Python のインストールは行わない）
システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．
```
sudo apt -y update
sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
```
Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．

Python の URL: http://www.python.org/

【Python, pip の使い方】

Python, pip は，次のコマンドで起動できる．

Windows: python, python -m pip (または py -39, py -39 -m pip のようにバージョン指定）
Ubuntu: python3, sudo pip3
但し，「sudo pip3」でパッケージをインストールする前に，「apt-cache search ＜キーワード＞」で Ubuntu パッケージを検索し，Ubuntu パッケージが見つかった場合にはそちらを apt でインストール．

【Python 開発環境のインストール】

Windows:
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境）のインストールは， Windows でコマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．
```
python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
```
詳しくは，: 別ページで説明している．
Ubuntu
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境）のインストール: : 別ページで説明している．

Python 用 opencv-python 4.3 のインストール

Windows の場合

コマンドプロンプトで次のコマンドを実行

python -m pip install -U opencv-python

Ubuntu の場合

端末で次のコマンドを実行

sudo apt -y update
sudo apt -y install libopencv-dev python3-opencv

ラズベリーパイの場合

端末で次のコマンドを実行

sudo apt -y update
sudo apt -y install libopencv-dev python3-opencv python3-opencv-apps

プログラム例

Python プログラムを動かすために， Windows では「python」， Ubuntu では「python3」などのコマンドを使う．

あるいは，開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，Spyder，PyCharm，PyScripter など）の利用も便利である．

あるいは，オンラインで動くGoogle Colaboratory のノートブックの利用も，場合によっては便利である．

import cv2
import numpy as np
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:\ProgramData\Anaconda3\pkgs\opencv-3.2.0-np112py36_204\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml')
bgr = cv2.imread('d:/lena_std.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_rects = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
if len(face_rects) > 0:
    for (x,y,w,h) in face_rects:
        cv2.rectangle(bgr, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,255), 4)
else:
    print("no faces")
cv2.imshow("Face Detector", bgr)
print("press any key to exit")
c = cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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