[머신러닝/딥러닝] opencv로 얼굴 인식하기

openCV를 활용하여 얼굴을 인식 한 후 표시하는 코드이다.

opencv를 설치할 때 캐스케이드 파일이 자동으로 생성되는 줄 알았는데 안되서 그냥 강제로 넣어주었다.

OpenCV(3.4.1) Error: Assertion failed (!empty()) in detectMultiScale, file /io/opencv/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp, line 1698

Traceback (most recent call last):

  File "facedetect.py", line 18, in <module>

    minSize=(150,150))

cv2.error: OpenCV(3.4.1) /io/opencv/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp:1698: error: (-215) !empty() in function detectMultiScale

만약 다음과 같은 에러가 떨어진다면 강제로 캐스캐이드 파일을 소스코드를 실행하는 곳에 넣어주도록 하자. (파일로 첨부해놓음)

haarcascade_frontalface_alt.xml

예제 소스이다.

import cv2

import sys

# 이미지 파일

image_file = "./test.jpg"

# 캐스케이드 파일의 경로 지정

cascade_file = "./haarcascade_frontalface_alt.xml"

# 이미지 읽고

image = cv2.imread(image_file)

# 그레이스케일로 변환

image_gs = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 얼굴 인식 특징 파일 읽고

cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

print(image_gs)

# 얼굴 인식 부분

face_list = cascade.detectMultiScale(image_gs,

scaleFactor=1.1,

minNeighbors=1,

minSize=(150,150))

if len(face_list) > 0:

# 인식한 부분 표시

print(face_list)

color = (0, 0, 255)

for face in face_list:

x,y,w,h = face

cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w, y+h), color, thickness=8)

# 파일저장

cv2.imwrite("test-output.PNG", image)

else:

print("no face")

다음과 같은 이미지로 예제 코드를 실행했다.

출처 - 캘리포니아 공과대학

얼굴을 인식했다.

참고로 역시 얼굴을 인식하는 정확도는 그렇게 높지 않다. ㅠ_ㅠ