Mobile Study: 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。

–	参考記事
原理はこちら	Haar Cascadeによる顔検出の原理

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。

cascade = cv2.CascadeClassifier(path)

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

パラメータ名	説明
path	使用するカスケード識別器のファイルパス
src	入力画像
scaleFactor	画像スケールにおける縮小量
minNeighbors	矩形を要素とするベクトル
minSize	探索窓の最小サイズ（これより小さい対象は無視）
face	探索結果（見つかった場所の左上座標・幅・高さを格納したリスト）

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。

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

ファイル名	検出対象
haarcascade_eye.xml	目
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml	眼鏡
haarcascade_frontalcatface.xml	猫の顔（正面）
haarcascade_frontalcatface_extended.xml	猫の顔（正面）
haarcascade_frontalface_alt.xml	顔（正面）
haarcascade_frontalface_alt2.xml	顔（正面）
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml	顔（正面）
haarcascade_frontalface_default.xml	顔（正面）
haarcascade_fullbody.xml	全身
haarcascade_lefteye_2splits.xml	左目
haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml	ロシアのナンバープレート（全体）
haarcascade_lowerbody.xml	下半身
haarcascade_profileface.xml	顔（証明写真）
haarcascade_righteye_2splits.xml	右目
haarcascade_russian_plate_number.xml	ロシアのナンバープレート（数字）
haarcascade_smile.xml	笑顔
haarcascade_upperbody.xml	上半身

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()

サンプルプログラムの実行結果です。