[CVM] 3. Face Detection (3)

Face Detection 

2024.01.09 - [study/Udemy] - [CVM] 1. Face Detection

2024.01.27 - [study/Udemy] - [CVM] 2. Face Detection (2)

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주제 4. Eye Detection with haarcascades

• 이미지에서 다른 유형의 개체를 감지하려면 사전 학습이 된 모델이 필요하다. 
• cv2.CascadeClassifier를 활용해서 사전 학습이 된 모델을 eye_detector로 불러온다. 

import cv2
#- 얼굴 탐지 분류기
face_detector = cv2.CascadeClassifier('/content/drive/MyDrive/haarcascade_frontalface_default.xml')
#- 눈 탐지 분류기
eye_detector = cv2.CascadeClassifier('/content/drive/MyDrive/haarcascade_eye.xml')

 

• 얼굴 탐지한 것과 마찬가지로 매개변수들(scaleFactor, minNeighbors, minSize등)을 변경해가며 탐지 정확도를 높여줄 수 있다.

image = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/people1.jpg')
#image = cv2.resize(image, (800, 600))
print(image.shape)
image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#-- face detection
face_detections = face_detector.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor = 1.3, 
	minSize = (30,30))
    
for (x, y, w, h) in face_detections:
  cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0,255,0), 2)

#-- eye detection
eye_detections = eye_detector.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor = 1.1, 
	minNeighbors=10, maxSize=(70,70))
    
for (x, y, w, h) in eye_detections:
  print(w, h)
  cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0,0,255), 2)

cv2_imshow(image)