（記事の最後でソースコードをダウンロードできます）, もちろん、冒頭で紹介した方法でこの５つの顔を検出することができるのですが、これらの顔はすこしずつ傾いていて上を向いていません。特に左下の女の子は、左30度ぐらい傾いています。, ※ 分かりやすいので、一番顔の傾きが大きい左下の女の子に注目してコードを説明していきます。, 顔の検出には次のライブラリが必要になります。 PythonでOpenCVのカスケード型分類器を使った顔検出をしてみた。検索すれば顔検出のやり方とかプログラムはたくさんでてくるけど、とりあえず投稿しておく。 はじめに 顔検出とは OpenCVとは 環境 準備 [ 1 ] ライブラリのインストール [ 2 ] 学習済み分類器データのダウンロード [ 3 ] プログラム… Facial landmarks with dlib, OpenCV, and Python. 2 コーナー検出(Harris)2-λ1λ2⇒近傍における勾配（方向）の広がり:-勾配が一つの方向に揃っていれば，0.-様々な方向に広がっていれば，大きな値.-(λ1+λ2)2⇒近傍の勾配の和の大きさ:-kは，これらの二つ値の調整. 頭部方向推定、英語ではHead Pose Estimationです。入力された画像情報と顔の特徴量データから顔が向いている方向や頭部の傾きなどを推定するアルゴリズムです。最近ではVtuberの開発などに大いに利用されています。, 頭部方向推定方法はすでにQiitaでもいくつか方法が紹介されています。Qiitaの記事ではこちらがとてもよくまとめられています。 PythonとOpenCV+dlibを用いた頭部推定方法については多分みなさんが参考にしている記事はこちらだと思います。 Head Pose Estimation using OpenCV and Dlib. 今回はDLibとOpenCVのインストール、OpenCVのみでなくDLibも用いる理由、 PCカメラのから画像顔と輪郭などの検出を行うための実装方法についてお話します。 こんな方にオススメ. Githubで公開されている 「Face-Detection-OpenCV」 を実行し、OpenCVでの顔認識の限界を探ってみました。. （日本語を使いたいのでutf-8が使えるようにしています）, まずは検出された顔部分だけを切り出します。 もしまだインストールしていない場合は、別途インストールしておいてください。, ※ インストールは、Electron + Python で選んだ顔にモザイクをかけるアプリ（ダウンロード可）を参照して下さい。, そして、今回は顔の傾きを計算するために、両目の座標を取得する必要があります。そのため、顔のポイント68ヶ所を取得できるモデル “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” をdlibのファイルページからダウンロードして展開しておいてください。, ※ ファイル名は、shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2です。 顔認識用のdatファイルはこちらからダウンロードできます。 opencv 顔認識 横顔 (4) ... なものではなく、エタリオンによって提案された素朴な方法を使用しますが、通常の頭の傾きに対してはかなりうまく動作します（頭の傾きが-40〜40頭直立している。 このコードには、OpenCV（オープンシーヴィ）による、「非ディープラーニングの顔認識のテスト用コード」がまとまっています。 赤ちゃんのグレイ表示／顔認識テスト OpenCVで顔認証を行い、顔の画像のみをトリミングして保存する OpenCVでは画像の変換に関するライブラリが非常に揃っています。このライブラリを使用することで、画像編集が苦手な方でも比較的容易 … バージョンを下げると動きます。, Head Pose Estimation using OpenCV and Dlib https://github.com/liuliu/ccv(GitHub) の「js」フォルダにある「ccv.js」と「face.js」のファイルをダウンロードします。 このccv.jsは「OpenCV」というインテルが開発したオープンソースの画像処理ライブラリから派生しています。 顔の外側の点を使うほど精度はよくなるのですが、横を向いた時に眉などが見切れてしまうと特徴量の誤判定を引き起こすので、出来るだけ顔面中心の点を使うようにしましょう。, そして悩むのがmodel_points、つまり自分の顔のパーツの位置座標をこれはどうしたらいいのかというところなのですが、私は以下のプログラムから力ずくで定義しました。鼻の頭を原点とした顔の(x,y)座標データが画像で出てくるので、出来るだけカメラにまっすぐに向き姿勢を伸ばし、気合いで読み取ってください。z座標については勘です。鼻の頭から目の間あたりまでの距離を出して自分の鼻の高さとかに当てて数値を出してください。頑張れ！, どうも新しくopenCVをpipインストールするとこんなエラーが出るみたいです。 ※ 展開後１００MB近くになるのでダウンロードに少し時間がかかるかもしれません。, まずは必要なライブラリを読み込みます。 弊社姫野の記事 でも述べているとおり、顔検出は顔認識とよく間違えられる機能です。 「顔検出」は画像から顔を探し出す機能 「顔認識」はdbなどに保存してある情報と照合して認識を行う機能 のことを指します。 目次 概要 Canvas APIについて ImageDataについて 基本的な画像変換 物体検出 顔検出 顔検出 + フィッティング OpenCV と WebAssembly fabric.js 概要 JavaScript + canvas… ・鼻の頭(31) の１１点です。アルゴリズム的には５点で頭部方向は推定できますが、私が試してみたところ点数が少ない場合鼻先のベクトルの向きがあっちこっち向いてしまったので点数を増やしています。（学習済みデータが西洋人ベースだからですかね...） ・口の両外側(49,55) OpenCVの物体認識はNeuralNetworkConsoleでやってきたよう. 開発準備 OpenCV for Unityでカメラ映像を描画を元にWebカメラ映像を描画できるようにしてください。 検出に使うカスケードファイルを用意します。 輪郭を検出するhaarcascade_frontalface_alt.xmlを用意しました。 カスケードファイルとは顔や目や口などの特定のものを画像から認識し位置を特定するの … dlib documentation dlib documentation, 頭部姿勢パラメータである yaw,roll,pitchはこんな感じです。（飛行機と一緒ですね）, 今回定義しているimage_pointsの位置はこちらを参照してください。 Help us understand the problem. 顔向き推定について調査中, PythonとOpenCV+dlibを用いた頭部推定方法については多分みなさんが参考にしている記事はこちらだと思います。 文字認識その他色々な処理の前に画像の傾き（回転）を自動補正したいのでやった。 方法 cv2.Canny() でエッジ検出 → cv2.HoughLinesP()で直線検出 → 水平方向の直線の平均角度を取る → 直線が水平になるように画像全体を回転 # 画像の傾き検出 # @return 水平からの傾き角度 def get_degree(img): l_img = … 顔認識技術の発展は私たちの生活を便利にする一方で、プライバシーを脅かすものでもある。その問題意識を発端に「顔認識されない顔になる. Pythonで画像処理をしたい！と思ったときに、真っ先に見つかるのがOpenCVというライブラリでしょう。 このOpenCV（Pythonで使う場合はopencv-python）はとても有名なのですが、どういうわけかちょっとハードルが高い気がしていませんか？ インストール方法がいろいろあって迷う opencv ・鼻の両側(32,36) OpenCVを使って色々な幾何学的形状を持つオブジェクトを描画する方法を学びます; 以下の関数の使い方を学びます: cv2.line(), cv2.circle(), cv2.rectangle(), cv2.ellipse(), cv2.putText() etc. イメージプレーンで回転した顔を検出するためのライブラリはありますか？それとも、opencvで直立顔検出を行うためにカスケードを使うことができるのでしょうか？ What is going on with this article? 今回使用した点は ・あご(9) 顔検出と顔認識の違い. そのため、そんな場合は次のように切り出す部分を大きくするといいでしょう。, ※ ただし、shape_predictor_68_face_landmarks.datと画像はご自身で準備してください。, ということで、今回はPythonとOpenCV、dlibなどを使って顔が上を向くように画像を切り出す方法をお届けしました。, このように、画像の世界では機械学習の成果が大きくなってきていますが、ここまで簡単に実行できるようになったことにはホントに驚くばかりです。, また、今回は人の顔を検出しましたが、dlibのダウンロードページには犬を検出するモデルや車を検出するものまであるようです。まだ試してみたことはないですが、そのうち時間を見つけてやってみたいと思います。, 開発状況によりましては開発をお待ちいただく可能性もございますが、ご相談はいつでもお受けしております。お気軽にご連絡ください♪, Electron + Python で選んだ顔にモザイクをかけるアプリ（ダウンロード可）. Head Pose Estimation using OpenCV and Dlib, 顔方向推定のアルゴリズムについてはこのページのHow do pose estimation algorithms work ?の項に超詳しく書いてあります。, とりあえず記事で紹介されているプログラムを書いてみます。 Rが大きいところ＝輝度分布に大きな凹凸. 顔の領域の認識が終ってしまえば、残りの物の探索は高速に完了します。逆に言うと、探索領域のサイズが大きく効いてくるようなので、画像サイズの調整などをすると顔領域の把握の部分での時間が短縮されるかもしれないと思っています。 参考ページ: ・唇の下(58) ・目の内側（40,43） Why not register and get more from Qiita? 局所的にRが最大になるところがコーナー. #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*-, ",,,/shape_predictor_68_face_landmarks.dat", "[INFO] loading facial landmark predictor...", ".../shape_predictor_68_face_landmarks.dat", Head Pose Estimation using OpenCV and Dlib, Facial landmarks with dlib, OpenCV, and Python, you can read useful information later efficiently. Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出（顔認識と瞳認識）を行う。以下に公式のチュートリアル（英語）がある。OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔検出と瞳検出 について … 顔認識 顔検出 認識 精度 検出 動画 切り出し 分類 傾き 個人識別 サンプルコード カメラ カスケード opencv cascade face-detection haar-wavelet viola-jones OpenCVとLBPを使用したiPhoneでの顔検出 これは先に画像全体を回転させてしまうと、顔の座標が移動してしまうからです。, ただし、注意が必要なのは切り出す大きさです。 たしかに、OpenCV には必要な機能が揃っているようです。特に以下のような機能なら、比較的簡単にできそうです。 静止画の中から、ナンバープレートのような形をした部分を抜き出し、認識しやすい形に変形する（傾きとか、パースを修正する） さてさて、この間このブログでElectron + Python で選んだ顔にモザイクをかけるアプリ（ダウンロード可）という記事を公開しました。, 最近では機械学習の向上によって画像認識の精度がとてもよくなってきた結果、機械学習自体に精通していない我々でも簡単にこういったアプリがつくることができるようになってきました。, そのため、今回はこの顔認識を使って、もう少し工夫したプログラムをPythonでつくってみます。, ぜひ学習の参考にしてくださいね。 顔方向推定のアルゴリズムについてはこのページのHow do pose estimation algorithms work ?の項に超詳しく書いてあります。 Facial landmarks with dlib, OpenCV, and Python [dlib.net]顔認識用68点学習済みデータ[DL], 画像処理にOpenCV、画像認識にdlib、そして画面に表示する補助としてimutilsをインポートしています。, 詳しいdlibの関数についてはこちらを参考してください。 傾きが0になるように顔画像を回転させる 目の位置は、 points の [45] と [36] に入っています。 なお、コードでは割愛しましたが、画像の回転も元のサイズと同じにしてしまうと必要な部分が欠けてしまうので、 opencv の基本的な画像変形： 全12実例！ もし、検出された部分だけ切り出してしまうと後で回転させますので、必要な部分が欠けてしまうかもしれないからでｓ．, なお、コードでは割愛しましたが、画像の回転も元のサイズと同じにしてしまうと必要な部分が欠けてしまうので、opencv の基本的な画像変形： 全12実例！ の「回転する」で紹介した「ぴったり収まる回転」を応用しています。, そして、最後にもう一度detectorを使って顔検出をし、取得された部分を切り出して保存しています。（こちらのほうが回転前のデータを修正して切り出すより精度が高いです）, detectorは顔を検出するため頭が少し欠けてしまうことが多いです。 ・眉の内側(22,23) 画像認識に興味のある人; Pythonを始めた人; これから機械学習の勉強をする予定の人 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. OpenCVでのHaar Feature-based Cascade Classifiersによる顔検出はちょっとでも傾きがあると精度が一気に変わってしまうようで、先述の例のような真正面の顔が期待できない場合はそのままではほぼ使えない。ののたの自撮りは傾いているものが多くて厳しい。