Colaboratory에서 OpenCV를 사용하여 얼굴 인식을 시도합니다.
6432 단어 colaboratory파이썬OpenCV
아래 준비
OpenCV 공식 GitHub 에서 배포된 계단식 분류기의 파일(haarcascade_frontalface_default.xml)을 DL로 두고 Colaboratory에 업로드합니다.
from google.colab import files #
f = files.upload() #ファイルアップロード
코드
import io
import numpy as np
import requests
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# Web上の適当な画像を読み込む
res = requests.get('https://www.warnerbros.com/sites/default/files/styles/key_art_270x400/public/matrix_keyart.jpg')
bin_data = io.BytesIO(res.content)
file_bytes = np.asarray(bytearray(bin_data.read()), dtype=np.uint8)
img = cv2.imdecode(file_bytes, cv2.IMREAD_COLOR)
# OpenCV上はBGRフォーマットだが、matplotで表示するためにRGBフォーマットに変換する
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 事前にアップロードした分類器ファイルを使用する
cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
# 分類器で検出
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(30, 30))
# 検出した領域を矩形で囲む
for (x, y, w, h) in face:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (200,0,0), 3)
# デフォルトだとグリッドとxy軸ラベルが表示されるので非表示にする
plt.grid(False)
plt.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False, labelright=False, labeltop=False)
plt.imshow(img)
결과
Reference
이 문제에 관하여(Colaboratory에서 OpenCV를 사용하여 얼굴 인식을 시도합니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/FrozenVoice/items/d1dc5f3d780f5097bfab
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
from google.colab import files #
f = files.upload() #ファイルアップロード
import io
import numpy as np
import requests
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# Web上の適当な画像を読み込む
res = requests.get('https://www.warnerbros.com/sites/default/files/styles/key_art_270x400/public/matrix_keyart.jpg')
bin_data = io.BytesIO(res.content)
file_bytes = np.asarray(bytearray(bin_data.read()), dtype=np.uint8)
img = cv2.imdecode(file_bytes, cv2.IMREAD_COLOR)
# OpenCV上はBGRフォーマットだが、matplotで表示するためにRGBフォーマットに変換する
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 事前にアップロードした分類器ファイルを使用する
cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
# 分類器で検出
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(30, 30))
# 検出した領域を矩形で囲む
for (x, y, w, h) in face:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (200,0,0), 3)
# デフォルトだとグリッドとxy軸ラベルが表示されるので非表示にする
plt.grid(False)
plt.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False, labelright=False, labeltop=False)
plt.imshow(img)
결과
Reference
이 문제에 관하여(Colaboratory에서 OpenCV를 사용하여 얼굴 인식을 시도합니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/FrozenVoice/items/d1dc5f3d780f5097bfab
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
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이 문제에 관하여(Colaboratory에서 OpenCV를 사용하여 얼굴 인식을 시도합니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/FrozenVoice/items/d1dc5f3d780f5097bfab텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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