raspberrypi/OpenCVを使って顔認識しましたのバックアップソース(No.29)

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2013/01/13からのアクセス回数 &counter;

Debian系のRasbianは豊富なLinuxパッケージを揃えています。今回はOpenCVの顔認識をWebカメラで捉えた
動画に対して使ってみました。

今回使用したWebカメラは、[[ELECOM Webカメラ 130万画素 マイク内蔵 イヤホンマイク付属 HD対応 ホワイト UCAM-DLN130TWH>http://www.amazon.co.jp/gp/product/B004I8V6OE/]]で、1000円程度で購入できます。

&ref(WebCam.png);

RaspberryPiの良いところは、WebカメラやUSB-Wifiと言った高機能の民生品が安価に使えることです。

** OpenCVのインストール [#j4798715]
OpenCVのインストールは至って簡単です。
Terminalから以下のコマンドを入力します。
#pre{{
$ sudo apt-get install libopencv-dev
}}

** テスト用のプログラムの作成 [#f3472834]
今回は、詳解OpenCVの２章の例題２を拡張し、顔認識をフレーム処理に追加しました。

ソースは以下の通りです。

#pre{{
#include "highgui.h"
#include "cv.h"

int main( int argc, char** argv ) {
    char* cascade = "/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";
    double w = 160;
    double h = 120;
    cvNamedWindow( "Example2", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
    CvCapture* capture = NULL;
    if (argc > 1){
    	capture = cvCreateFileCapture( argv[1] );
    }
    else {
    	capture = cvCreateCameraCapture( 0 );
        // (2)キャプチャサイズを設定する．
        cvSetCaptureProperty (capture, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, w);
        cvSetCaptureProperty (capture, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, h);
    }
    IplImage* frame;
    // 正面顔検出器の読み込み
    CvHaarClassifierCascade* cvHCC = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad(cascade);
    // 検出に必要なメモリストレージを用意する
    CvMemStorage* cvMStr = cvCreateMemStorage(0);
    // 検出情報を受け取るためのシーケンスを用意する
    CvSeq* face;
    while(1) {
        frame = cvQueryFrame( capture );
        if( !frame ) break;
        // 画像中から検出対象の情報を取得する
        face = cvHaarDetectObjects(frame, cvHCC, cvMStr);
        for (int i = 0; i < face->total; i++) {
            // 検出情報から顔の位置情報を取得
            CvRect* faceRect = (CvRect*)cvGetSeqElem(face, i);
            // 取得した顔の位置情報に基づき、矩形描画を行う
            cvRectangle(frame,
                        cvPoint(faceRect->x, faceRect->y),
                        cvPoint(faceRect->x + faceRect->width, faceRect->y + faceRect->height),
                        CV_RGB(255, 0 ,0),
                        2, CV_AA);
        }
        cvShowImage( "Example2", frame );
        char c = cvWaitKey(33);
        if( c == 27 ) break;
    }
    // 用意したメモリストレージを解放
    cvReleaseMemStorage(&cvMStr);
    // カスケード識別器の解放
    cvReleaseHaarClassifierCascade(&cvHCC);
    cvReleaseCapture( &capture );
    cvDestroyWindow( "Example2" );
}
}}

Makefileも簡単です。
#pre{{
CXX = g++
LDFLAGS = -lopencv_legacy -lopencv_highgui -lopencv_core -lopencv_ml -lopencv_video \
-lopencv_imgproc -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -L/usr/lib
CPPFLAGS = -g -I/usr/include/opencv -I/usr/include/opencv2 

all: 	facedetect captureimage
}}

** 動かしてみる [#lee3dc8a]
これを実行した結果が以下のような画面になりました。

&ref(Myface.png);

処理速度的には、１秒間に１〜２コマ程度表示され、タイムラグは４秒程度遅れています。
しかし、玄関の人の検出等面白い応用ができると思います。

** コメント [#p704e025]
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