OpenCVでは，cv2.HOGDescriptorとして実装されています．コードはこんな感じです．, ディープ到来後，物体検出の分野は劇的に精度が向上されました．CNNの登場，VGGの登場，ResNetの登場など様々な技術タームがあります．これらの技術は基本的に画像分類タスクによって派生したタスクで，それをもとに物体検出のタスクも向上していく傾向にあります． 「Harr Cascadesを使った顔検出」では，顔検出の手法について書かれており，OpenCVでカスケード検出を行う場合のサンプルコードが書かれています．, ピクセルの加算値を計算して，パターンが合致しているかどうかを確かめていくような操作になります．, ここで検出器の学習結果(xml)をダウンロードすることができます．
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、
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。 特に論文の再現実装を行うと，論文に書かれていない処理をどうするかや論文に書いている処理時間を出せなかったり，そもそもライブラリにない処理を書いたりする必要があって，とても勉強になります．時間があるときにはオススメです． （最新の手法では，正直あまり差がないように感じています）, One-shot Detectorは，画像分類と位置検出を同時に行う検出の手法のことです．多くの場合，YOLO系とSSD系に分類することができます．検出速度に優れるOne-shot Detectorの中でもSSD系の方が早いことが多く，検出精度はYOLO系が優れていると言われることが多いです．, 2段階分類では，RCNNから始まる技術が主に使用されています．近年では，ピクセル単位で分類を行うセマンティックセグメンテーションを行うこともあり，精度の面ではOne-shot Detectorを超えることが多い印象です．（もちろん，それを支えるラベリング済みデータセットが下地になっています）, 基本的にGPUを使用して処理能力を稼ぐ傾向にあるので，どのライブラリもだいたいCUDAとの連携をとる必要があります．（CPUのみの利用ももちろん可能） 顔領域を一定サイズにリサイズ # EigenFace OpenCV 3（core + contrib）をPython 3の環境にインストール＆OpenCV 2とOpenCV 3の違い＆簡単な動作チェック 3. 訓練用画像を読み込む © Copyright 2020 WATLAB -Python, 信号処理, AI-. 顔領域を一定サイズにリサイズ What is going on with this article? OpenCVでオプティカルフローをリアルタイムに描画する（Shi-Tomasi法、Lucas-Kanade法） 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。 # ※ OpenCV3ではFaceRecognizerはcv2.faceのモジュールになります
人検出などでは，明暗差のHaar特徴量よりも輪郭情報を捉えることができるHOG特徴量の方が良いとされています． OpenCVでは，cv2.HOGDescriptorとして実装されています．コードはこんな感じです． 前回は、Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出しました（OpenCVを使った顔認識（Haar-like特徴分類器））。今回は、応用として、Haar-like特徴分類器で抽出した顔画像をOpenCVの顔推定器（Eigenface, Fisherface, LBPH）に学習させ、表情の違い、変装、ライトの当たり具 …
All rights reserved. 全訓練用画像に対して1～4を繰り返し実施 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) 技術系の職に就き日々実験やシミュレーションを使う仕事をしています。
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 10. 6. (私はvirtualenvとｐyenvの違いがいまいちわかっていません), CV分野のタスクはどれも激しい競争にあるので，すごいスピードで進化しています．基礎研究として参入するにはホットな業界なのでオススメしませんが，これらの技術を使った応用としてはまだまだ挑戦できるタスクだと思います． 訓練データとして画像とラベルをFaceRecognizerでトレーニング（train()） #recognizer = cv2.createEigenFaceRecognizer() By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. 1. #!/usr/bin/python Webカメラの画像からリアルタイムにその場にいる人の数を数えるとか、 熊を検出するとか、鹿を検出するとかそう言った事が最近は出来るらしいです。 かなり進歩したもんですね。 技術的な要素としてはyoloとかOpenCVとかを使うと良いとの事で、 CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection, https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection）, https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades, Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey, you can read useful information later efficiently. 正直その辺のバージョン合わせをするのがマジで苦行です．, Google様が開発しているライブラリです．すごい勢いでバージョンアップが進んでいて，CUDAとのバージョン合わせが大変になります．割と容赦無くAPIを変更するのやめてくれ（小声）, tensorflowとバトルしているイメージのライブラリです．最近のつよつよ論文の再現実装などは，pytorchが多い印象があります．特に若者に人気（勝手なイメージ）, 最近，PFNがアップデートをやめたライブラリです．割と好きなんだけど，新しく使っていくには厳しい選択肢になると思います．, tensorflowなどをバックエンドにして動くライブラリです．抽象度が非常に高く，ディープラーニング初心者でも簡単にCNNを用いた画像分類のネットワークを作ることができます．しかし，分類よりも高度なことを扱おうとすると，tensorflowのコードを書かなくてはいけなかったり，損失関数の定義が面倒になったりします．, ディープな開発環境を支えるのに役立ちそうなツールのキーワードを上げておきます．個人的にオススメなのはnvidia-docker + nativeのpython + pip + etc..です．.
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 3.1のopencv_contribのfaceモジュールはpredict()メソッドが意図通りに動作しませんでした。 人検出などでは，明暗差のHaar特徴量よりも輪郭情報を捉えることができるHOG特徴量の方が良いとされています．
8.
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 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。 #recognizer = cv2.createFisherFaceRecognizer() Help us understand the problem. 4. 仮想コンテナを用いることで，環境を保存可能にしたすごいツールです（語彙力） 2. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. 顔を小さなセルに分割し、それぞれのエリアのヒストグラムを比較します。このアルゴリズムはEigenface, Fisherfaceと比べ、サンプルの顔のサイズや形が異なっていても精度よく検出できるという特徴があります。, 今回は、顔の認識を行いますが、これらのアルゴリズムは、筆跡鑑定、医用画像処理、読唇術にも応用される技術です。 このブログでは初心者が科学技術プログラムを作れるようになることを目標に、学習結果を記録していきます。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。. 5. OpenCVで各種フィルター処理をする（グラディエント、ハイパス、ラプラシアン、ガウシアン） Haar-like特徴量とは，簡単にいうとある領域のピクセルの加算値です．
Why not register and get more from Qiita? https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades, cv2.CascadeClassifierにｘｍｌファイルを投げるだけで簡単に利用ができます．, 実際に使ってみた例がこれ． サーベイ論文「Object Detection in 20 Years: A Survey」の内容を参考にして書いています．, 物体検出は， 画像やビデオ内から，クラスやセマンティックオブジェクトのインスタンスを検出するタスクです．classify(分類)とsemantic(位置推定)という2種類の指針があるため， 昔は精度を出すのは難しいタスクでした．近年では，他のCV分野のタスクと同じく，ディープラーニングの力によって目まぐるしい速度で精度を上げ続けています．, Object Detection on COCO test-devでSOTA（State-of-the-Art)な手法を調べることができます．, 執筆時（2019/11/13)のSOTAは，CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detectionを用いたCascade Mask R-CNN(Triple-ResNeXt152, multi-scale)」で， mAP 53.3(COCO)となっています．, CV分野では競争が激しいので，3ヶ月から半年ですぐに更新されています．2019年1月ごろにSOTAだったM2DetはmAP 44.2(COCO)なので，1年で10ポイント近く伸びています．ディープラーニングを用いた最新の物体検出について学ぶには，hoya012さんの論文まとめ（https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection） が参考になります．, 物体検出の歴史は大きく2タームに区切られます．2001年~2013年頃までの「ディープラーニング襲来前」と2014年~の「ディープラーニング襲来後」です．ニューラルネットは，近年のマシンスペックの向上やGPUの活用などによって近年ブームになっていますが，それらと連動して物体検出も進化を遂げています．, 図はObject Detection in 20 Years: A Surveyより引用．, ディープラーニング襲来前は，画像の数値を見て特徴を抽出する処理を考えることで物体検出を行っていましたが，襲来後はニューラルネットの構成や仕組みを考え調整するようになっています．（もちろん，特徴を抽出する処理を学ぶことは重要です）, SNSでは，これまで特徴抽出芸人と呼ばれてきた人材が必要とされていました．ディープの世界になるとハイパーパラメータ調整芸人と呼ばれる人材が必要とされています[要出典], ディープ襲来前の物体検出は，特徴を抽出し，領域を示すウインドウを移動させて判定するスライドウインドウ検出によって行われてきました．以下は代表的な手法です．, Viola Jones Detectorと呼ばれる，人間の顔のリアルタイム検出器です．明暗差に注目したHaar-like特徴量を抽出し，カスケード分類をスライドウインドウによって行うタイプの検出器です． 7. OpenCVを使った顔認識（Haar-like特徴分類器）, ■ 動画の処理についてはこちら 顔画像を固有顔に変換する、主成分分析（PCA）の処理過程は次のようになります。, Fisherface
Help us understand the problem. 前回は、Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出しました（OpenCVを使った顔認識（Haar-like特徴分類器））。今回は、応用として、Haar-like特徴分類器で抽出した顔画像をOpenCVの顔推定器（Eigenface, Fisherface, LBPH）に学習させ、表情の違い、変装、ライトの当たり具合の違いがある中で、未学習の顔が誰の顔なのかを推測させてみます。, Eigenface（固有顔）
例）. OpenCVで特徴点を抽出する（AgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob）
v19からは，ネイティブでGPU対応しました．それ以前はnvidia-dockerをインストールすることでGPUを利用するコンテナを作成することができます．特にCUDAとのバージョン合わせが簡単になることと，ライブラリの環境の再現が簡単になることがメリットです．デメリットはDockerの学習コストです... 科学技術計算する時に使われたりするpythonのバージョン，ライブラリ管理ツールです．ターミナルを汚染したりするので，偶に宗教上の理由で排斥されがちです．, Pythonのライブラリ管理ツールは様々あって，宗派に分かれています. このせいで「色んな人をMr.ビーンにしたい」欲求に襲われたので、実装することにしました。Python3初心者、OpenCVで顔検出もしたことすらなかったので、初心者向けの記事かもしれません。 成果.
Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出
また、推定の成功、失敗はConfidenceの値とある程度対応した結果になったため、Confidenceに閾値を設け、信頼できない推定結果は、推定不能の項目に分類するとよさそうでした。, OpenCVはパテントの問題を回避するため、GIF画像をサポートしていません。cv2.imread()でGIF画像を読み込んでも何も読み込みません。
これまでにあったリソースや処理時間などの問題が解決されつつあり，とても簡単に扱えるようになってきているので，ぜひ皆さんも挑戦してみてはどうでしょうか．, 大学院生．普段はディープラーニングからバックエンド，ネットワークまで．
Python 3とOpenCV 3で実行する場合は、プログラム中のFaceRecognizerの部分をcv2からcv2.faceに変更してください。また、OpenCV 3.1では、FaceRecognizerのpredict()メソッドが意図した通りに動作しません。詳細はこちらのOpenCV2とOpenCV3の違い＆etc.⇒バグで動作しないメソッドがあるを参照してください。, subjectXXの「XX」の部分を数値としてラベルに設定して訓練を実行しています。テスト画像（Image）に対して、正しいラベル（Predicted Label）を推定することができています。, Eigenfaceで推定したところ、ライト関係のlabel=5, 6, 8, 9の推定に失敗し、その他の推定には成功しました。, LBPHで推定したところ、ライト関係のlabel=6, 9の推定に失敗。その他は成功しました。, ３つのアルゴリズムの比較結果は、前評判通り、Fisherfaceがライトの影響を受けにくくなっていました。 OpenCVを使った顔推定.
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。 FaceRecognizerでテスト画像の予測実施（predict()）⇒[ラベル, 確度]
# -*- coding: utf-8 -*-, # 顔認識器の構築 for OpenCV 2 Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出 OpenCVでエッジ検出してみる What is going on with this article? 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． この記事は近畿大学 Advent Calendar 2019の15日目の記事です． OpenCVでWebカメラ/ビデオカメラの動画をリアルタイムに変換してみる
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。 OpenCVで動画をリアルタイムに変換してみる テスト用画像を読み込む
# FisherFace 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．
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。 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） 全テスト用画像に対して6～9を繰り返し実施, 今回のプログラムは、Python 2.7.12とOpenCV 2.4.13で実行しました。 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． Eigenfaceの改良版です。Eigenfaceと比較し、照明や角度の違いに影響されにくいという特徴があります。, Local Binary Patterns Histogram(LBPH) Why not register and get more from Qiita? コンピュータ全くわからんマン. # LBPH, "Test Image: {}, Predicted Label: {}, Confidence: {}", https://www.youtube.com/watch?v=OUbUFn71S4s, OpenCV 3（core + contrib）をPython 3の環境にインストール＆OpenCV 2とOpenCV 3の違い＆簡単な動作チェック, OpenCVで各種フィルター処理をする（グラディエント、ハイパス、ラプラシアン、ガウシアン）, OpenCVで特徴点を抽出する（AgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob）, OpenCVでオプティカルフローをリアルタイムに描画する（Shi-Tomasi法、Lucas-Kanade法）, 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, 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）, http://vision.ucsd.edu/content/yale-face-database, http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html, 確度（confidence）は、分散に基づいて計算されるため、0に近いほうが確度が高くなります。訓練時にテスト画像と同一画像を学習していると、特徴点が一致するため、確度（confidence）が0になります。, OpenCVはGIF画像をサポートしていません。YalefacesのGIF画像は、Pillow(PIL)で処理します。, 顔推定器のアルゴリズムをEigenFace, FisherFace, LBPHに切り替えたい場合は、コメントアウトしている, you can read useful information later efficiently. 手法は，分類と位置推定の2つのプロセスの扱いによって手法が分けられています．両方同時に行うone-shot Detectorと位置推定を行ってから分類を行うtwo-shot Detectorです．
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