Haar cascade classification을 활용한 얼굴인식 기법
OpenCV에서는 눈 위치 인식 기능도 제공하며 쉽게 활용 간능함.
얼굴 을 인식한 후 얼굴 영역에서 눈을 찾도록 구현하여 계산 속도 및 정확도 확보
import cv2
# 얼굴과 눈을 인식하기 위한 xml 파일을 읽음
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
# 이미지를 읽고 gray scale 로 변경
img = cv2.imread('two_people.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 이미지에서 얼굴 인식
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 1)
# 검출된 얼굴 개수만큼 for 루프 동작
for (x,y,w,h) in faces:
# 원본 이미지의 얼굴 위치에 사각형 그리기
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
# 눈 위치 인식은 검출된 얼굴 영역 내부에서만 진행
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
# 눈 위치 인식
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.31,2)
# 검출된 눈 개수만큼 for 루프 동작
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
# 원본 이미지에 사각형으로 눈 위치 표시
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
# 결과를 화면에 표시함
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
결과