【Python】Google Colab上での顔検出
Pythonを利用してGoogle Colab上で顔検出をしてみました。
Google Colabを使用して画像に顔検出を行い、検出された顔に四角を描画する方法について説明します。
Google Colab上での顔検出と画像加工
必要なライブラリのインストール
まず、画像処理に必要なopencv-python-headlessとグラフィカルな出力にmatplotlibをインストールします。
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| !pip install opencv-python-headless matplotlib
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顔検出用のデータの取得
OpenCVには顔検出に使える事前学習済みの分類器があります。以下のコマンドで、そのうちの1つhaarcascade_frontalface_default.xmlをダウンロードします。
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| !wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
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画像のアップロード
次に、処理を行う画像をGoogle Colabにアップロードします。
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| from google.colab import files
uploaded = files.upload()
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画像に顔検出を行い、四角を追加
以下のスクリプトで、アップロードされた画像に対して顔検出を行い、検出された顔の位置に赤い四角を描画します。
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| import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 画像ファイルのパス（アップロードした画像の名前に置き換えてください）
image_path = 'your_uploaded_image.jpg'
# OpenCVを使用して画像を読み込む
image = cv2.imread(image_path)
# OpenCVではデフォルトで画像がBGRで読み込まれるため、RGBに変換
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 顔検出用の分類器をロード
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 顔検出実行
faces = face_cascade.detectMultiScale(image_rgb, 1.1, 4)
# 検出された顔の位置に四角を描画
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image_rgb, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 図を描画
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(image_rgb)
plt.axis('off') # 軸を非表示にする
plt.show()
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実行結果
実行前の画像はこちら
実行すると以下のように顔の判定をして四角で囲まれます。
アニメ画像などで試してみましたが顔検出のデータが 実写以外には対応できていない ためお気をつけてください。
