[PYTHON] Reconnaissance faciale / coupe avec OpenCV

introduction

J'ai modifié le code qui reconnaît le visage dans l'image et l'enferme dans un cadre carré, et créé un code qui se découpe sous forme de fichier.

Importation de bibliothèque

Importez des bibliothèques telles que OpenCV et Pillow.

import os
import subprocess
from PIL import Image
import cv2 as cv

dir0 = 'org' 
dir1 = 'png'
dir2 = 'png_resize'
dir3 = 'face'

Préparation d'image

Placez l'image d'origine (jpg, taille 500 x 334px) dans le dossier de l'organisation. Convertissez-le en fichier png, ajustez la largeur de la taille à 600px et stockez-le dans le dossier png_resize.

files0 = os.listdir(dir0)
files0.sort()

for file in files0:

    if '.jpg'  in file:        
        command = 'sips --setProperty format png ' + dir0 +'/' + file +  ' --out ' + dir1 +'/' +  file.replace('.jpg','.png') 
        subprocess.call(command, shell=True)
        print(file) 

files1 = os.listdir(dir1)
files1.sort()

# aaa.jpg  

for file in files1:   
    if '.png' in file:   
        img0 = os.path.join(dir1, file)
        img0_img = Image.open(img0)
        h = img0_img.height
        w = img0_img.width
        img1_img = img0_img.resize((600,round(600*h/w)))
        img1 = os.path.join(dir2, file) 
        img1_img.save(img1)
        print(file) 

# aaa.png

files2 = os.listdir(dir2)
files2.sort()

Classificateur de visage installé

Les classificateurs de visage sont disponibles sur ici.

face_cascade = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
#face_cascade = cv.CascadeClassifier('haarcascade_profileface.xml')

Exécution du classificateur de visage, découpe de l'image du visage

Découpez l'image du visage. La plage de coupure est 10px plus large vers le haut, le bas, la gauche et la droite que la plage de détection.

for file in files2:
    if '.png' in file:
        dirfile = os.path.join(dir2, file) 
        img = cv.imread(dirfile)
        gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        
        for (x,y,w,h) in faces:
            face = img[y-10:y+h+10, x-10:x+w+10]
            face_name = str(file.strip('.png'))+'_'+str(x)+'_'+str(y)+'.png'
            dirface = os.path.join(dir3,face_name)
            facefile = cv.imwrite(dirface, face) 
            #cv.rectangle(img,(x-10,y-10),(x+w+10,y+h+10),(255,0,0),2)
            print(face_name)  

# aaa_152_22.png
# aaa_11_70.png
# aaa_438_41.png
# aaa_79_106.png
# aaa_385_140.png
# aaa_190_175.png
# aaa_269_171.png
# aaa_76_206.png
# aaa_527_257.png
# aaa_91_277.png
# aaa_254_330.png
# aaa_446_348.png

Un total de 12 images de visage ont été découpées à partir des images ci-dessus. Si vous pouvez voir la majeure partie du visage, vous savez que vous avez réussi à découper.

À la fin

Il semble qu'il puisse être utilisé lors de la création d'une liste avec une photo d'une photo de groupe. Il serait pratique pour quiconque d'utiliser le classificateur entraîné s'il était publié sous forme de fichier en cascade.