はじめに 大学の講義課題です。 今回はエッジ検出をSobelフィルターを使って実装せよという課題です。 詳しい内容としてはSobelフィルターを通した結果に対してノルムを計算し、その平均値を算出、それと比較した大小でエッ... はじめに 前回の記事で画像に映る人の骨格点を検出しました。 今回は、それを動画でもできるようにしたものです。コード等の説明は前回とほとんど同じなので、省略します。 Colabでの環境構築 環境構築については前回も書... はじめに プログラミング初心者の友達にオセロゲームの作り方を教えて欲しいと頼まれた時に作ったものをちょっとした考え方等の解説付きで紹介します。 ソースコードそのものは以前C言語で作ったものとほとんど同じです（授業中の暇つぶしに... はじめに CenterTrackの使い方が分かるサイトが全くなかったので、環境構築から残しておきます。 CenterNetについてはこちらのカテゴリで触れてきましたが、今回はCenterNetのモデルベースの物体追跡です。 ... はじめに 今回も大学講義の課題です。 テンプレートマッチングをグレースケール画像で行え。自分でラスタスキャンするべし。という課題です。 できるだろと思っていると、締め切り日まで暢気に構えてしまってダメですね。大変でした。... はじめに 検索でCenterNetをGoogleColaboratry上で実行してみた。という内容の記事をいくつか見つけたが、2020年5月時点では同様のコードを試してみるも、不具合が生じてdemoを動かすことができなかった。 ... 【CenterTrack】CenterNetのモデルベースの人物追跡を試してみた【colab】, 【Python】TwitterAPIでタイムライン取得とツイートしてみた！【TwitterAPI】, 【OpenCV】OpenCVとPythonで簡単にエッジ検出をしてみた！【Python】. http://opencv.jp/sample/object_detection.html, プログラミング好きで、仕事の傍らで趣味で書いたもの等があればちょびちょび更新していきます。, Mail: poketo7878@gmail.com 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。. 環境はMac上でanacondaでPython 3.6環境を作っているので、その上で検証する。, まずはcondaでインストールしようとしたが、普通にsearchすると2系が出て来る。, 調べたところ、3系はcondaの場合はここから入れられるようだったので、-cオプションを付けてインストールしてみる。 以下は、私がジョン・F・ケネディ博物館に行ったときにおみやげで買ってきた、アメリカ歴代大統領の顔写真のシートである。わかりづらいが、シートを直接持ってPCのカメラに写しているところ。, 中央のケネディ大統領は問題なく顔と目が認識でき、それ以外の大統領も全てではないが、いくつかの顔認識がうまくいっている（ちょっと外しているものもあるが）。さすがに目は小さくて取れなかったよう。, PythonからOpenCV3の顔認識を試してみた。かなり簡単に実装でき、カメラからの動的な画像に対しても処理できているので、Raspberry Piのカメラとかでリアルタイムにやることとかも色々できそう。, 東京のSIerで働くITエンジニアです。仕事上、DBはOracle、OSはRedhat Enterprise Linux、開発言語はJava、PL/SQL、bashが多いです。Ruby on RailsやJavaScriptなどWeb系のことや、データ分析、オープンソースのツール、Raspberry Piなどにも興味を持っています。最近は統計やデータマイニング、機械学習などの勉強も始めました。, https://docs.opencv.org/trunk/d6/d00/tutorial_py_root.html, https://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html, IntelliJ IDEA(Ultimate)でのJava・SOAPサービス開発とGradleでのwarビルドを試す, Mac上でDockerのPostgres 11.1を使ってRails 5.2アプリを作成したときのメモ. 顔の領域の抽出には時間がかかるので、せっかくその領域を把握したなら 現在は大学生として過ごしつつ,名古屋を中心にシステム開発の手伝いやインターネットを通じてプログラミングを教えている. Pythonを最近触り始めているので、いまさらながらOpenCV3を使ってPCのWebカメラから顔認識をやってみる。 前回は、静止画において顔検出器を使い、顔を認識することが出来ました。 今度は動画でリアルタイムに顔検出をさせたいと思います。 動画について. はじめに OpenCV 3インストール OpenCVの顔認識チュートリアルをやってみる PCのビデオカメラでリアルタイム顔認識をやってみる まとめ はじめに Pythonを最近触り始めているので、いまさらながらOpenCV3を使ってPCのWebカメラから顔認識をやってみる。 環境はMac上でanacondaでPytho… 小学校の頃からプログラミングを始める. はじめに今回はOpenCVを使って、カメラに映る人の顔をリアルタイムで認識するプログラムを作ってみました。わからないクラスなどがある場合には、前回の記事を参照してください。カスケード分類機について今回はカスケード分類機を利用して顔認証を行い 【動画】OpenCVで顔認識したらKNXで照明が点灯する実験をGIB Japanさんでやりました！ 中畑 隆拓 2020年9月28日 / 2020年10月6日 2020年の8月からAIアプリケーションの開発をしている GIB Japan と スマートライト株式会社 では、”AIと設備制御勉強会”という勉強会を開催しています。
また、以下の場所からでも3.6対応済みのopencv3が入れられるようだったので、こちらから入れてみる。, チュートリアルがここにあるので、ここのサンプルコードをそのまま動かしてみる。 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: 認識されず空あるいは，幅が100以下あるいは，高さが100以下としました． この部分は使う環境によって様々だと思うので，もし試して認識できないなら，この部分を調整してみて下さい． 顔認識のチュートリアルはこちら。 ©Copyright2020 メタエレ実験室.All Rights Reserved. https://anaconda.org/menpo/opencv3, エラー。 OpenCVを使って長い動画を一部だけ保存する方法 動画からキャプチャ画像を撮る方法(OpenCV) と立候補動画からOpenCVを使って画像処理で必要そうな環境を整えていました。 ここからは関数・ライブラリを使って処理してみます。 最初は顔認識です。 準備 やったこと 顔などの特定の物体がどこにあるかを認識するときにはカスケード分類器というものをつかいます（物体検出 — opencv v2.1 documentation）。ここではOpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xmlで公開されているアニメ顔検出器を使っています。 | 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 …
さらに調べたところ、menpoのopencvは、現在(2017/10/22)Python3.6に対応したものにまだなっていないらしい。 ブログを報告する, "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml", "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye.xml", "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml", "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml", http://opencv.jp/sample/object_detection.html, ユーザーストーリーマッピングをベースにプロジェクト全体の要求仕様書をチームで構築した, recoilを0.0.8から0.0.10にアップデートする時にはbabelのsourceTypeをunambiguousにしよう. 御連絡はcontact@tora-k.comまで. 【ラズパイ】AIを動かす ③scikit-learnの3クラスの分類 (Python), 【画像処理】リアルタイムマスク処理をラズパイで (Python + Opencv + Raspberry pi), 【Raspberry Pi】加速度センサーの値をCSVファイルに出力して可視化(MPU6050), 【ラズパイ】AIを動かす ④scikit-learnのニューラルネットワーク (Python3), 【Raspberry Pi】PS4コントローラー(DUALSHOCK 4)をBluetooth接続する方法, 【コスパ最強】Raspberry Piに最適なモバイルバッテリー【3000円以下】. 今回はOpenCVを使って、カメラに映る人の顔をリアルタイムで認識するプログラムを作ってみました。, 今回はカスケード分類機を利用して顔認証を行います。本来はカスケード分類機を作る必要がありますが、OpenCVには顔のカスケード分類機がもともと備え付けられているのでそれを利用します。, カスケード分類機に関わる部分について説明します。その他については前回の記事を参照してください。, 「CascadeClassifier」はカスケード分類機を扱うオブジェクトを作るためのクラスです。, また、OpenCV標準のカスケード分類機のパスは自分の動作環境下（MacOSX）では次の通りでした。, 「detectMultiScale」はカスケード分類機によって検出する画像から対象を検出し、対象を囲う範囲の矩形をベクトルの要素として出力します。対象が複数個ある場合は順番に格納されます。, ステップは対象を検出する幅のようなもので、これが大きいと検出が大雑把になり、小さいと実行に時間がかかります。, 近傍矩形の最小量はそのままの意味で候補となる矩形はここで指定した数だけ近傍矩形を含むように指定します。, 過去の遺物はOpenCVの古いバージョンでは使っていましたが、現行では使われないため「0」としておきます。, 検出対象の最小サイズはここで指定したサイズより小さいものを認識しないようにします。また、「cv::Size(cols,rows)」で指定する必要があります。, また、矩形ベクトルは「オブジェクト名.x」でx座標を、「オブジェクト名.y」でy座標を、「オブジェクト名.width」で幅を、「オブジェクト名.height」で高さを取得できます。, 言葉選びが難しいので日本語として間違っていたらすみません。分かりにくい場所があれば修正します。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。. 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 と、その後の探索領域を絞る事によって高速化を図っています。口の位置はメガネの輪郭の下部などが口として認識される事があったので、それを防止するために顔の下半分の領域にしぼって探索するなどして対策しています。, 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: 僕も最近顔認識に興味が出てきて，地道に（かつ孤独に）勉強中です． しかし当然ながら，顔認証に関する詳しいアルゴリズムはまだまだアウトオブ理解の範疇です． でも，PythonにはOpenCVという強力な画像認識パッケージがあるそうな． 元ロボカッパー.
画像処理のサンプルデータとしておなじみのlena画像ファイルをプロジェクトフォルダにコピーしておき、それに対して実行した。, 続いて、静的な画像ファイルではなく、PC本体のカメラから動的に顔認識を行ってみる。, 基本的なコードは先ほどのものをベースに、ビデオキャプチャを行うcv2.VideoCaptureで画像を取得し、キーボードのqが押されるまでカメラから取得した画像に対して先ほどの顔と目の認識を行い続ける。, これを実行するとカメラが起動するので、自分の顔に対して正しく認識がうまくいくことを確認できる。 https://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html, 顔認識のためにはOpenCVで標準で付属している識別器を使う。Haar 特徴量にもとづくCascade 識別器ということで、haarcascadesフォルダ以下にxmlファイルとして容易されているのが、mac上のcondaで導入した場合は以下のパスにファイルがあった。, チュートリアルで使う以下の二つをプロジェクトフォルダにコピーしておく。顔認識用と、目を認識するための識別器となっている。, まずサンプル通りのコードを静的なファイルに対して実行する。 https://docs.opencv.org/trunk/d6/d00/tutorial_py_root.html PythonのOpenCVで動画ファイルやカメラ（内蔵カメラ・USBカメラ・Webカメラ）の映像を読み込んで処理するにはVideoCaptureクラスを使う。後述のように、ビルド時にVideo I/Oが有効化されていないと動画の処理はできないので注意。OpenCV: cv::VideoCapture Class Reference ここでは以下の内容につい … ロボカップ大会経歴 2009年 ロボカップジュニアなごや大会 第三位 2010年 ロボカップジュニア東海ブロック大会・サッカーチャレンジ 出場 2011年 ロボカップジュニアなごやオープン 準優勝 2012年 ロボカップジュニア東海ブロック大会・サッカーチャレンジ 優勝 2012年 ロボカップジュニアジャパンオープン2012尼崎・サッカーAオープン 第五位 2017年 RoboCup 2017 Nagoya Japan 出場 2018年 ロボカップジャパンオープンおおがき 優勝 2018年 RoboCup2018 Montréal Canada 出場. やったこと 顔などの特定の物体がどこにあるかを認識するときにはカスケード分類器というものをつかいます（物体検出 — opencv v2.1 documentation）。ここではOpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xmlで公開されているアニメ顔検出器を使っています。 「OpenCV(C++)で顔認識をリアルタイムに行いたいぜ」って人に向けて、僕が試行錯誤した開発記を連載6回で書いています。今回は、検出した顔の位置に画像を貼り付けることでバーチャルユーチューバー化していきます！ Github: pocket7878, Pocket7878_devさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog こんにちは！ けい(Twitter)です．今回は，カメラから取得した映像にリアルタイムでモザイクをかける方法についてご紹介していきたいと思います．, 顔検出をするためには，顔を認識する分類器が必要です．しかし分類器は自作する必要がなく，公開されているのでそれを用います．, https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades, 上のリンクより，haarcascadesつまり分類器を任意のディレクトリに置いてください．, 上のコードを実行すると，このような結果になります．画像は，ガッキーオフィシャルファンブログより拝借しています．, 分類器オブジェクトをcv2.CascadeClassifier()関数で作ります．中身に，先ほどのリンクでダウンロードしたxmlファイルを入力します．, detect_face関数で，受け取った画像から顔検出をして白い枠線で囲う処理をしています．face_cascade.detectMultiScale()関数で顔を検出し，返り値として[[x,y,w,h]]が取得できます．detectMultiScaleのscaleFactorとminNeighborsは任意なのでなくても大丈夫です．このパラメータは自分が認識したいものに合わせて，最適なものを探す必要があります．, 顔にリアルタイムでモザイクかけてみたこれでYoutubeでも始めようかな#Python3 #Opencv #画像処理 #プログラミング初心者 pic.twitter.com/2tsBZDNofJ, これは誰か分からなくなるので，自分の顔でやってみました．顔認識ができていないときは，画面全体がモザイクがかかるようにしてあります．サブリミナルではないです（笑）, モザイクをかけるために，顔検出で抜き出す四角形を，縮小して拡大するという処理を行います．これは下の図のようなイメージで，画像サイズを小さくして元の大きさに戻すと，圧縮されたような画像になり，荒くなります．これをモザイクに使います．, 関数としてはcv2.resize()で行います．resize()関数の引数，fx,fyでx軸,y軸を何倍にするかを決めることができます．よってsmallに，0.05倍した画像を格納します．次に拡大処理を行います．これもresize()関数で行います．拡大する時は，元画像のサイズがわかっているので，何倍というように拡大するのではなく，サイズを指定します．resize()関数の第二引数に(x,y)でサイズを渡せばその大きさでしてくれます．img.shapeでは(高さ=y,幅=x,チャンネル数)の三次元の値を持つので，それを(幅=x,高さ=y)に変換して渡しています．, face_mosaic()関数で実際にモザイクをかける処理を行っています．たまに顔が認識されなくて，顔が分かってしまう時があります．なのでもし顔認識が正しく行われなかったら，画面全体にモザイクをかける処理を行います．, 認識されず空あるいは，幅が100以下あるいは，高さが100以下としました．この部分は使う環境によって様々だと思うので，もし試して認識できないなら，この部分を調整してみて下さい．, 今回は，顔にリアルタイムでモザイクをかける処理を行ってみました．Opencvは目に見えて動くコードが作れるので，やはりおもしろいですね．. 僕も最近顔認識に興味が出てきて，地道に（かつ孤独に）勉強中です． しかし当然ながら，顔認証に関する詳しいアルゴリズムはまだまだアウトオブ理解の範疇です． でも，PythonにはOpenCVという強力な画像認識パッケージがあるそうな．