opencv 人検出 リアルタイム 9

　　　 今回は、Anaconda 2にOpenCV 2をインストールして下記プログラムを動作させています。, ■ 静止画像の処理についてはこちら 4. 今回作成したスクリプトを元に、自動で合成した結果例です。 # EigenFace https://www.youtube.com/watch?v=OUbUFn71S4s, ■ インストールと簡単な使い方はこちら OpenCVを使って画像認識を行う場合に、特定の条件をプログラムが判別できるようにまとめたものを「カスケード分類器」といいます。今回はこのカスケード分類器を自分で作成し、任意の条件に合う画像を抽出するまでの流れをご紹介します。 Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出 #!/usr/bin/python OpenCVを使った物体追跡（マウスで指定した特徴点をLucas-Kanade法で追跡する 10. # -*- coding: utf-8 -*-, # 顔認識器の構築 for OpenCV 2 　今回は、訓練用画像をyalefacesディレクトリ、テスト用画像をtestディレクトリに格納しました。, プログラムの流れは以下のとおりです。 この記事では，物体検出についてざっくりと書こうと思います． OpenCVで特徴点を抽出する（AgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob） #recognizer = cv2.createEigenFaceRecognizer() OpenCVでエッジ検出してみる 面白いところでは、変装している人を見分けるなんてことも可能です。, OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。, ■ OpenCVを使った動体追跡の例 (OpenCV Google Summer of Code 2015) 9. 1. 画像から、人物を検出してみます。 様々な方法があるようですが、理論はちょっと置いておいて、以下３つの方法を試してみました。 1. openCV（HOG特徴量＋SVM） 2. openCV（Haar-like特徴量分類器） 3. keras （SSD） 3. 8. テスト用画像を読み込む 大統領の顔を認識してモザイクかけていますね！（これで国際問題にならないか心配）, 輝度の勾配方向の分布に注目したHOG特徴量を抽出し，スライドウインドウを行いながらSVMによって分類する検出器です． Why not register and get more from Qiita? GIF形式の顔画像データベース、YalefacesをOpenCVで利用したい方は、下記スクリプトで事前にPNG形式の顔画像に変換しておくと便利です。下記スクリプトは「yalefaces」ディレクトリ内のGIF画像をPNG画像に変換して「png」ディレクトリに保存します。必要な方は下記スクリプトをご利用ください。, Pythonの画像処理ライブラリ、PILモジュールがインストールされていない方は、pillowをインストールしてください。 Help us understand the problem. 一般的には，One-shot Detectorは検出速度に優れ，Two-shot Detectorは検出精度に優れています． 7. OpenCVを使ったモーション テンプレート解析（リアルタイムに物体とその動く方向を認識する）, Yalefacesには、15人の様々な表情の顔が格納されています。それぞれの人が普通の顔、眼鏡をかけている顔、喜んでいる顔、ウィンクしている顔、悲しんでいる顔、悲しんでいる顔、驚いている顔、右/左からのライトが当たっている顔をしています。 有名な動画処理に「動体検知」がありますが、PythonのOpenCVを使えば簡単に実装することができます。ここでは動画ファイルに対して行うPythonとOpenCVを使った動体検知のコードを紹介します。, こんにちは。wat(@watlablog)です。この記事では、動画処理の王道も王道である「動体検知」のPythonプログラムを紹介します！, 具体的には動画で取得した映像に何の変化も無く完全に静止している場合は黒い画面（つまり画素の輝度値が0）になり、動きがある場合はその部分だけが白くなる（画素の輝度値が255）になるようなプログラムのことです。, 最初から背景画像がある場合は比較的簡単なプログラムが想像されますが、通常は人混み等常に動きのある映像に使用される技術のため、初期値として背景が無い場合に適用されるケースがほとんどです。, 背景画像が初期に無い場合は、映像のフレーム前後の変化の有無で動体かどうかを判断するアルゴリズムが使用されます。, 他にも色々あったかも知れませんが、僕がまず初めに思い浮かべたソリューションはこの「動きのあった瞬間の画像を保存できる」というものでした。, 例えば、監視カメラというのは常時映像を記録しておき、後で何か事件や事故があった場合に映像を解析してヒントを得るという使い方がほとんどだと思います。, しかし、監視カメラの映像を記録するためのHDD等の記録媒体にも容量の限りがあります。, 容量が一杯になってしまった時は古いデータを削除して新しいデータに上書きするというドライブレコーダのような仕様になっていると思います。, もし監視する対象がほとんど動きの無いもので、何か動きがあった時に限り映像を記録したいという用途であった場合（生物系の実験者に多いかも？）はこの仕様だと超ムダな映像が残ってしまいますね。, そんな時、動体を検知した時のみ画像を保存することで大部分のムダを省くことができます。, ビデオカメラ等で撮影した映像の中で、動いている物体のトラッキングをすることで、その物体の速度や輪郭のリアルタイム検出ができます。, センサーの貼れない物体の位置や速度検出、機械学習のための動画解析等、工学分野の人であれば利用場面は多々あります。, 以下のYouTube動画が今回のサンプル動画です。馬型のヤジロベエがバランスを取ろうと振動している様子が確認できると思います。, 以下が動画ファイルを読み込み動体検知をするプログラムの全コードです。詳細はその下に説明していきます。, importでOpenCVことcv2を読み込んでいる所は既に説明がいらないくらいだと思いますが、その下に記述している設定部分を最初に説明しておきます。, 動画ファイルでもWebカメラでも、基本的にフレーム毎にデータを取得する関数にcv2.VideoCaptureを使います。今回は動画ファイルなので、引数にファイルへのパスを示しています。, fpsや動画の縦横サイズw, h、fourccは動画保存オブジェクトvideoで使う引数です。fourccは動画のフォーマットで、four-character codeの略です。今回はmp4ファイルを作成するので、データフォーマットを識別する4byteの文字列として「mp4v」を指定しています。, videoとして作成している動画保存オブジェクトはVideoWriterで作成していますが、最後の引数は今回保存する動画がカラー画像でないためFalseになっています。, カラー画像のフレームを保存する場合は空欄で良いのですが、取得した映像はカラーでも、動体検知をした後の黒と白の画像はカラー画像ではないのでこの設定になっています。, ちなみにこのFalseを指定しないと、エラーは発生しませんが動画は1kB程度の容量となり再生することもできません。, 僕もしばらく悩まされましたが、過去記事でカラー画像とグレースケール画像のshapeの違いがあると学んだことに気付くことができ、リファレンスを調べたらわかりました…！初心者には結構厳しいのでは？, 設定が終了したら、続いて動画ファイルを読み込んで画像処理（動体検知）、そして動画ファイルへの保存を実行するwhileループです。, このwhileループはファイルからフレームが取得できている間は回り、取得できなかったらループを抜ける仕様です。このようにif not ret:と書くのが効率良さそうです。, ちなみに動体検知は.applyを行うことで前景領域でマスク画像を作ることができます。これは他の処理にも使えそうな関数ですね。, video.writeで動画を保存していますが、これはフレーム毎に1枚1枚ファイルに追加していっているイメージです。, 元動画にはチェック柄の背景等ありましたが、それらは全て黒く塗りつぶされ、動いているヤジロベエのみが白くなっています。, 本記事では動体検知プログラムの概要や、動体検知プログラムで実現できるソリューションを紹介しました。, また、実際にサンプルの動画に対して動体検知を実行し、しっかりと動いている部分のみを抽出することができることを確認しました。, 動画処理の王道である動体検知を習得しました！Twitterでも関連情報をつぶやいているので、wat(@watlablog)のフォローお待ちしています！, 機械工学を専攻し大学院を修了後、

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