Python版OpenCVで顔検出（Haar Cascade）

この記事では、Python+OpenCVでHaar Cascade識別器（分類器）を実装し、画像から顔を検出する方法をソースコード付きで解説します。

Haar Cascade

Haar Cascadeは、Haar-like特徴から作成した複数の強識別器を連結したものです。
Haar Cascadeの詳細は下記事で解説しています。

このアルゴリズムは、OpenCVを使うと簡単に実装できます。
今回はOpenCVの「cv2.CascadeClassifier」「cascade.detectMultiScale」を使って入力画像から顔を検出してみました。

書式

cascade = cv2.CascadeClassifier(path)
face = cascade.detectMultiScale(src, scaleFactor, minNeighbors, minSize)

カスケード型識別器のファイル

OpenCVでは、顔・目などを検出できるカスケード識別器の学習済みファイルを事前に用意されています。
学習済みファイルは下記リンク先からダウンロードできます。

【URL】https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

今回は顔検出のために「haarcascade_frontalface_default.xml」を使います。

ソースコード（Python3）

サンプルプログラムのソースコードです。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

def main():
    # 入力画像の読み込み
    img = cv2.imread("test.png")
    
    # カスケード型識別器の読み込み
    cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
    
    # グレースケール変換
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 顔領域の探索
    face = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(30, 30))
    
    # 顔領域を赤色の矩形で囲む
    for (x, y, w, h) in face:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y+h), (0,0,200), 3)

    # 結果を出力
    cv2.imshow("result.jpg",img)

    
if __name__ == '__main__':
    main()

実行結果

サンプルプログラムの実行結果です。