OpenCV 얼굴, 눈 등 특정 객체 검출

정면 얼굴 검출

haarcascade file 사용

haarcascade_frontalface_default.xml 을 사용하여 검출하는 방법입니다.
이 파일은 다른 사람들이 이미 얼굴을 검출하는 학습을 해둔 파일이며 이를 이용하면 편하게 얼굴을 인식할 수 있습니다.
<opencv-data-haarcascades>

import cv2

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Resources/haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('Resources/lena.png')
imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = faceCascade.detectMultiScale(imgGray,1.1,4)

for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (255,0,0), 2)

cv2.imshow('result',img)
cv2.waitKey(0)

opencv_face_detector.pbtxt 파일 사용

haarcascade와 방법은 유사합니다

import cv2

def faceBox(faceNet, frame):
    
    frameWidth = frame.shape[1]
    frameHeight = frame.shape[0]
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (227,227), [104,117,123], swapRB=False)
    faceNet.setInput(blob)
    detection = faceNet.forward()
    bboxs = []
    for i in range(detection.shape[2]):
        confidence = detection[0,0,i,2]
        if confidence > 0.7 :
            x1 = int(detection[0,0,i,3] * frameWidth)
            y1 = int(detection[0,0,i,4] * frameHeight) 
            x2 = int(detection[0,0,i,5] * frameWidth)
            y2 = int(detection[0,0,i,6] * frameHeight)
            bboxs.append([x1,y1,x2,y2])
            cv2.rectangle(frame, (x1,y1), (x2,y2), (0,255,0),1)

    return frame, bboxs

faceProto = "opencv_face_detector.pbtxt"
faceModel = "opencv_face_detector_uint8.pb"


faceNet = cv2.dnn.readNet(faceModel, faceProto)
video = cv2.VideoCapture(0)

padding = 20

while True:
    ret, frame = video.read()
    frame, bboxs = faceBox(faceNet, frame)
    
    detect = faceBox(faceNet, frame)
    cv2.imshow('age_gender',frame)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == ord('q'):
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()