環境. こんにちは。 OpenCVのVideoCaptureで得られた動画の一部領域をトリミングし、再びVideoCaptureオブジェクトを作成したいです。 このコードの最終行のようなことをやりたいです。ご教授いただければ幸いです。よろしくお願いいたします。 #元動画video = cv2.Vide 2. 遅まきながら、OpenCVを使ってみたくなったので、 色々勉強していたが、ほとんどがPythonでコーディングすることを前提にしているので、 そこが障壁になっていた。OpenCVのAPI自体は、Java用も用意されているので、下記ページの機能と同じものをJavaで組んでみた。 関 連 研 究 野宮[野宮11]らは, FACS特徴量で定義される眉と目 の端点と鼻と口の周囲の顔特徴点(Action Unit:AU) か python - 顔認識 - tensorflow 物体検出 TensorflowおよびOpenCVリアルタイム分類 (1) 私は水を学ぶマシンをテストしていて、 TSの開始 モデルを使ってネットワークを再学習し、私の望むオブジェクトを分類 … また、Pythonというプログラム言語とOpenCVという画像認識ライブラリを用います。今回は以下のような環境を構築しました。 ・Mac mini (Late 2012) ・OS X El Capitan ver10.11.5 ・Python3.4.4 ・OpenCV3.1.0 環境構築の方法についてはこちらを参考に。 画像認識を行う TensorFlowで顔認識を実装したいので.顔データを集めて正規化するために,画像から顔をトリミングしたい, .pyファイルと同じディレクトリにレナさんとhaarcascade_frontalface_alt.xmlを入れるか,パス書き直してください., imread()で読み込んだカラー画像をimshow()でグレースケールで表示する時は, 超余談ですが、漫才師のオードリー好きから派生して、日向坂46にどハマりしてます(冠バラエティのMCがオードリー)。, 5行目のカスケードファイルについては、macの場合、openCVをインストールした際に「, 旅好きWEBマーケター 北大経済▶︎旅行誌編集▶︎フリーライター▶︎世界一周36ヶ国▶︎海外ノマド2年半(ブログとサイト制作) ▶︎旅行系IT企業でWEBマーケ担当 ■副業でブログ(最高月22万PV)とYouTubeとかやってる ■英語とスペイン語が少しできる ■オードリーのオールナイトニッポンのヘビーリスナー. NumPy: 数値計算ライブラリ 3. Pythonで遊んでみる -part1- (OpenCVで顔認識) 前回の投稿で、OpenCVを使った顔認識の簡単な実例を紹介した。 今回は、検出に成功した顔部分のみを切り取り、別の画像として保存する方法を紹介する。 サンプルで使う画像の用意. ただし、利用している顔認識システム(OpenCV)では、髪の毛を含めた顔を認識する識別器がないので、Scaleで指定した割合が髪の毛の部分と想定して切り抜きます。 embeddable python. #カスケード実行して検出した顔の座標情報をfacerectへ格納 画素値ごとに算術演算などの処理を行いたい場合 2.1.1. 画像をNumPyの配列ndarrayとして読み込んで計算・操作する 2.1.2. (番外編)日向坂46で顔認識 最近流行のAI(機械学習)でプログラムを書いてみました。 尚、この一連の記事ではOracleは全く登場しません。 この記事は、前回の続きです。 [[番外編]機械学習プログラミング 日向坂46で顔認識してみた。@Python (1)] #"齊藤京子","佐々木久美", "佐々木美玲", "高瀬愛奈", "高本彩花", #"丹生明里", "濱岸ひより", "松田好花","宮田愛萌", "渡邉美穂", "上村ひなの", '&btnG=Google+Search&tbs=0&safe=off&tbm=isch', "Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:47.0) Gecko/20100101 Firefox/47.0", #model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(lr=0.00001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']), 'validation loss:{0[0]}\nvalidation accuracy:{0[1]}', ③mistakeディレクトリの画像を、手動でトリミングして、faceディレクトリに追加. 顔を判定して座標を配列にしています。 face = cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) ここで画像をトリミングします。 動画では境界線画わかりやすいように矩形の線を描いてトリミングしていますが、境界線を描いてトリミングすると境界線もトリミングされます。 Pillow, NumPy, OpenCVのそれぞれの位置づけは 1. OpenCVで顔認証を行い、顔の画像のみをトリミングして保存する OpenCVでは画像の変換に関するライブラリが非常に揃っています。このライブラリを使用することで、画像編集が苦手な方でも比較的容易 … 概要 OpenCVでは顔を簡単に認識することができます。今回は画像から顔を認識した後に顔の部分だけトリミングを行い、その結果を保存します。使用する言語はPythonをです。 Windows 10 の標準機能「ペイント」を使って、写真画像や画面コピーした画像などの一部を切り取る(トリミング)方法を紹介します。 大きすぎる画像の一部分だけを切り取って小さな画像にしたい。 必要な部分だけの画像にしたい。など、画 顔認識には様々な方法がありますが、今回はOpenCVを使った顔検出。 Pillow(PIL): 画像処理ライブラリ 2. 次に取得した画像を openCVで顔認識 させて、輪郭でトリミングしていきます。 画像によっては顔認識ができなかったり、複数人が写っていたりするので、顔認識&トリミングが成功・失敗ディレクトリに分けて保存します。 2. What is going on with this article? NumPy単体で画像ファイル … Why not register and get more from Qiita? Deep Learningによる顔認識&トリミング 2019/9/22 2019/9/30 AI & Machine Learning データセット作成のため、特定の人物の顔画像を集めることが目的でしたが、これがあると無いとで労力がかなり違いま … 表情認識の精度評価に学習済みCNN の分析結果を加味 して, 人の表情認識との違いやCNN を用いた表情認識 の解釈性について議論する. 今回はRaspberry Piに接続したカメラモジュールで捉えた画像を「OpenCV」と呼ばれる画像認識ライブラリーを用いて人の顔かどうかを判別します。 「OpenCV(Open Source Computer Vision Library、オープンシーブイ)」はオープンソースの画像認識ライブラリ(プログラムの集まり)で、カメラが捉えた画像の解析、パターン認識による物体検出や機械学習のための画像処理など、様々な機能を備えており、Raspberry Piで多く用いられるプログラミング言語Pythonにも対応しています。 今回はRaspberr… 【OpenCV,PIL,Python】顔認識,画像の貼り付け,resizeの入門サンプルコード。人の顔をニンニクにする。 2018/9/8 OpenCV, PIL. http://www.takunoko.com/blog/python%E3%81%A7%E9%81%8A%E3%82%93%E3%81%A7%E3%81%BF%E3%82%8B-part1-opencv%E3%81%A7%E9%A1%94%E8%AA%8D%E8%AD%98/, 岩手県滝沢市にある公立大学です。Qiitaではソフトウェア情報学部生や出身の人が多いです。. OpenCV: コンピュータビジョンライブラリ なので、得意分野・守備範囲に違いがある。 基本的には以下のように使い分けられる。 1. トリミングして保存する機構を作りました.jupyterとはおさらばして, では、OpenCVを使った輪郭の検出をやっていきましょう。jupyter notebookを使ってやっていきます。 まずは、お決まりのライブラリのインポートです。 imread()を使って準備しておいた画像を読み込みます。 第2引数を0としているのはグレースケール画像として読み込むためです。 imread()についてはこちらでも扱っています。 画像の型もshapeで確認してみます。 実行するとこうなります。 この画像をimshow()で表示します。 表示するとこうなります。 白い星型、白い丸に回った矢印、白い丸に時計の … 今回は「写真AC」から複数の人物写真を用意した。 cvtColorでRGB→グレーにして,もう一度cvtColorでグレー→RGBにしないといけないらしい.多分, これじゃあ保存してねえよな?ってことで 以前は、顔認識技術を利用し、画像の中でもっともわかりやすい顔を中心にトリミングを行っていました。これはもっともわかりやすい方法ではありましたが、全ての画像に顔が含まれているわけではないため、ベストな方法とは言えませんでした。 画像を扱っていると「一部だけ切り出したい」と思うことはないだろうか。人物の写真から顔だけ切り抜きたい4コマ漫画のうち1コマだけ切り出したいパズルみたいに画像をn分割したい少ない枚数を切り出すのであれば、手動で作業してもさほど時間はかからない。 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. TensorFlowで顔認識を実装したいので.顔データを集めて正規化するために,画像から顔をトリミングしたい. プログラミングの助け、質問への回答 / Python / Pythonを使って自動的に画像をトリミングする - python、opencv、computer-vision. 本気の備忘録. 4, 顔認識できた矩形を、カラー画像の方で切り取る 5, 切り取った画像を保存する. Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出(顔認識と瞳認識)を行う。以下に公式のチュートリアル(英語)がある。OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔検出と瞳検出 について … 書き込んだ画像の名前を読み取りながらあったら開いてトリミング,保存という流れ, 像の一部を切り抜いて保存 ここ2ヶ月ほど、プログラミングスクールのAIdemy Premiumにて機械学習を勉強していました。, 今回はその成果物第一弾として、「日向坂46のメンバーを機械学習で画像認識&分類するプログラム」を共有します。, これから機械学習を学ぼうと考えている人や、似たようなプログラムを組もうと考えている人に参考になれば嬉しいです。, アイドルにハマるの初めてなんですけど、みんな頑張り屋で元気もらえるんで、疲れた男性陣にはオススメ。松田好香ちゃんが好き。, まず、各メンバーの画像データの収集は、Google画像検索を用いて行うことにします。, Bing APIも試してみたのですが、こちらはメンバーによっては画像が十分ではなく、十分なデータ量を確保できませんでした。, ▼アウトプットの様子です。100件の画像をダウンロードするのですが、10件ほどエラーが出てしまうようです。ひとまず、スルーします。, 僕の場合、ローカル環境・jupyter notebookにて、Pythonを動かしていました。, 大量の画像を保存することになるので、容量が気になる方は、外付けのハードディスク等を用意しておくと良さそうです。, ▼上手く処理が終了すると、下の画像のように、メンバーごとの画像フォルダに90枚ほどの写真が保存されるはずです。, 画像によっては顔認識ができなかったり、複数人が写っていたりするので、顔認識&トリミングが成功・失敗ディレクトリに分けて保存します。, ▼アウトプットの様子です。残念ながら全体の30%ほどで顔認識にミスが出てしまうようです。, 特にアイドルの画像特性なのか、加工アプリを使った写真なんかは顔認識しづらいようでした汗, ▼処理が終了すると、faceディレクトリに、顔部分でトリミングが行われた画像が保存されるはずです。, Google画像検索でのデータ収集なので、どうしても関係のない写真は多くなってしまいますね…。, 手動トリミング作業は省いても良いですが、今回は対応できない量でもなかったので、手動(Macのプレビューアプリ)でトリミングしていきました。, こちらで元々の画像を反転させるなり、見た目を変えるなりして、5倍ほど増やせました。, ▼ここまでの処理が全て終わると、メンバー1人あたり700枚近くの画像が集まったはずです。, ここまででデータを集められましたので、ここから学習・テストができるよう前処理を加えます。, まずは各メンバーごとに画像ファイルを読み込み、70*70のサイズにリサイズします。, ▼実行結果。リサイズの際に少しエラーが発生してしまうのですが、大した枚数ではないのでここはスルーします。, 次に、前のコードで配列boxに格納した全画像データを、学習用・テスト用に分けます。, なんだかんだで最終的には、一人当たりの500枚弱のデータで学習を進めることになりました。, 学習にはtensorflow, VGG16を用いた転移学習をkerasで実装していきます。, ▼実行結果はこんな感じです。何かと試してみたのですが、過学習の傾向がどうしても出てしまいます。ひとまずギブアップですが、改善の余地はありそう。, 今回は、日向坂46の5人のメンバーの分類を行ったので、それぞれ5枚ずつ、計25枚の未使用データを当てはめてみます。, どうやら各メンバーによって正答率の差が大きいらしく、「影山」と「加藤」と「井口」に関しては、ほぼほぼ認識できていない結果に。, おそらく今回の問題点は、水増し処理により似たような画像データが増えすぎたことにあるようです。, モデル自体の精度は高くなったものの、未知のデータに対して弱い、汎化できていないモデルと言えそうです。, Aidemy Premiumのチューターの方と話してみても、ここからは経験による直感や、根気が大事になってくるみたいですね汗, 旅好きWEBマーケター 北大経済▶︎旅行誌編集▶︎フリーライター▶︎世界一周36ヶ国▶︎海外ノマド2年半(ブログとサイト制作) ▶︎旅行系IT企業でWEBマーケ担当 ■副業でブログ(最高月22万PV)とYouTubeとかやってる ■英語とスペイン語が少しできる ■オードリーのオールナイトニッポンのヘビーリスナー ■詳しいプロフィールはこちら. PyCharmで作業しています.pycharm便利, 画像が入っているフォルダで$ls > hoge.txtすることで,テキストに1行ずつ書き込める 顔周りに囲い画像が追加された画像が格納されます。各画像でどこが顔として検知されたかの確認用です。 2: _trimming: _addboxに格納されているファイルの顔部分をトリミングした画像を 64×64 サイズにリサイズし 且つ、数度回転させた画像が格納されています。 #[四角形の左上X座標,四角形の左上Y座標,顔画像のX軸方向への長さ,顔画像のY軸方向への長さ] ここあってるか不安, "./haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml", http://clngn.hatenablog.com/entry/20120113/1326442326, http://www.takunoko.com/blog/python%E3%81%A7%E9%81%8A%E3%82%93%E3%81%A7%E3%81%BF%E3%82%8B-part1-opencv%E3%81%A7%E9%A1%94%E8%AA%8D%E8%AD%98/, you can read useful information later efficiently. 一般的には最後にMatplotlibなどを使って、画像を表示させることが多いのだが、AmazonのAWSなどを使っていると、遠隔で操作しているので、画像の表示作業が面倒になる。 ©Copyright2020 おもしろハンター.All Rights Reserved. Python+OpenCVで遊んでみるpart1ってことで、顔認識をやってみました。 さらに、顔認識を利用してアニメOPでの顔認識を行ってみた動画を作ってみました〜 環境 以前の記事で作成した通りの環境です。 MacBookAir 2013 Intel core i5 1.3GHz python2.X Help us understand the problem. 顔認識してトリミング. 目的. 抄録が終わったので,一回更新しときます. なんだかんだアクセスあると嬉しいですね. なんだかんだ無料で使えるOpenCVはよい.なんども言いますが,メモ代わりです.早速コードを. #OpenCVをインポート import cv2 if __name__ == '__main__': #画像入力 im = cv2.imread('Lena.bmp',0) #新しい配列に入力 … 写真の切り抜きは、Python + OpenCVで実装しています。 Pillow(PIL) 1.1. Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こう … The Jupyter Notebook is a web-based interactive computing platform. OpenCVを使った顔抽出こんにちは。AI coordinatorの清水秀樹です。前回の記事で、OpenCVを使った顔認識を紹介しました。今回は大量の画像から顔の部分だけをトリミングして保存する方法を紹介します。 The notebook combines live code, equations, narrative text, visualizations, interactive dashboards and other media. 顔認識を使って証明写真用の顔写真を全身の写真or集合写真から任意の大きさ(ピクセル単位)にトリミングする.背景. NumPy ( + Pillow or OpenCV) 2.1. 今回は画像から顔を認識した後に顔の部分だけトリミングを行い、その結果を保存します。 使用する言語はPythonをです。 概要 OpenCVでは顔を簡単に認識することができます。 リサイズやトリミングなどの基本的な処理を行いたい場合 2. http://clngn.hatenablog.com/entry/20120113/1326442326