haarcascade 를 이용하여 실시간 얼굴 인식 실행시켜보기

객체 검출 모델중 Yolo 에 이어 haarcascade 에 대해 살펴보았다.

 

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1. $ git clone https://github.com/opencv/opencv.git   
   <바탕화면에 우측 클릭하여  ' Git Bash Here ' 

 

그리고 나면, 바탕화면(해당 위치) 에 opencv 폴더 하나가 생성되어 있음을 확인할 수 있다.

 

그 폴더를 vsc(필자 기준) 로 열어준다.

 

그후에 아래 사진과 같이 opencv/data/haarcascades/ 에 'camera.py' 파일을 생성해줌 [파일 이름은 맘대로~]

 

 

그리고 camera.py 파일 안에 아래 소스를 복붙해준다.

# simpleCamTest.py
import numpy as np
import cv2

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eyeCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

def detect(gray,frame):
    faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5,minSize=(100,100),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    
    for(x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        
        face_gray=gray[y:y+h,x:x+w]
        face_color=frame[y:y+h,x:x+w]
        
        eyes=eyeCascade.detectMultiScale(face_gray,1.1,3)
        
        for(ex, ey,ew,eh) in eyes:
            cv2.rectangle(face_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
            
    return frame


video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    _, frame =video_capture.read()
    #frame = cv2.flip(frame,-1)
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    canvas=detect(gray,frame)
    
    cv2.imshow('canvas',canvas)

    if cv2.waitKey(30) == 27: #esc
        break
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

그리고 마지막으로 ctrl+shift+`(틸다 임) 를 동시에 눌러 터미널을 열어준다.

 

그리고 cd data/haarcascades 를 입력후 엔터 치면, 아래 사진 처럼 경로가 설정됨을 확인 할 수 있다.

 

마지막으로 python camera.py 를 명령어에 입력후 엔터하면, 실행이 된다.

 

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참고 사이트 (추가적인 코드에 대한 설명이 필요하신분은 아래 사이트 참고)

https://studiou.tistory.com/3