[라즈베리파이 강좌] OpenCV 예제 1. 얼굴 인식 예제

 (cv) $ source ~/.profile

 (cv) $ workon cv

 (cv) $ python facedetection.py

 (cv) $ nano facedetection.py

#!/usr/bin/env python

'''

face detection using haar cascades

USAGE:

    facedetect.py [--cascade <cascade_fn>] [--nested-cascade <cascade_fn>] [<video_source>]

'''

# Python 2/3 compatibility

from __future__ import print_function

import numpy as np

import cv2

# local modules

from video import create_capture

from common import clock, draw_str

def detect(img, cascade):

    rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(30, 30),

                                     flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

    if len(rects) == 0:

        return []

    rects[:,2:] += rects[:,:2]

    return rects

def draw_rects(img, rects, color):

    for x1, y1, x2, y2 in rects:

        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)

if __name__ == '__main__':

    # 파일 옵션을 입력 받는 부분입니다. 옵션을 사용하지 않으니 넘어가도록 하겠습니다.

    import sys, getopt

    print(__doc__)

    args, video_src = getopt.getopt(sys.argv[1:], '', ['cascade=', 'nested-cascade='])

    try:

        video_src = video_src[0]

    except:

        video_src = 0

    args = dict(args)

    # 옵션에서 특별한 요구사항이 없으면 기본 옵션으로 진행합니다.

    # 얼굴 인식과 눈 인식 2개의 학습된 뉴럴넷을 가져옵니다.

    cascade_fn = args.get('--cascade', "../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")

    nested_fn  = args.get('--nested-cascade', "../../data/haarcascades/haarcascade_eye.xml")

    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn)

    nested = cv2.CascadeClassifier(nested_fn)

   // 별도의 이미지를 옵션으로 입력하지 않았다면 기본값으로 lena를 가져옵니다.

    cam = create_capture(video_src, fallback='synth:bg=../data/lena.jpg:noise=0.05')

    while True:

        #이미지 파일을 읽어옵니다.

        ret, img = cam.read()

        # 흑백이미지로 변환합니다.

        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 히스토그램을 이퀄라이즈 합니다.

        gray = cv2.equalizeHist(gray)

        # 시작한 시간을 측정합니다. 

        t = clock()

        # 얼굴 인식을 실행합니다.

        rects = detect(gray, cascade)

        # 원본이미지를 복사합니다.

        vis = img.copy()

        # 얼굴이 인식된 부분에 사각형을 그려줍니다.

        draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0))

        # 같은 식으로 눈을 인식하고 눈 부분에 사각형을 그려줍니다.

        if not nested.empty():

            for x1, y1, x2, y2 in rects:

                roi = gray[y1:y2, x1:x2]

                vis_roi = vis[y1:y2, x1:x2]

                subrects = detect(roi.copy(), nested)

                draw_rects(vis_roi, subrects, (255, 0, 0))

        # 처리를 시작한 시점과 마친 시점의 시간 차이를 이용하여 소요된 시간을 계산합니다.

        dt = clock() - t

        draw_str(vis, (20, 20), 'time: %.1f ms' % (dt*1000))

        cv2.imshow('facedetect', vis)

        if cv2.waitKey(5) == 27:

            break

    cv2.destroyAllWindows()