opencv 人検出 リアルタイム 9

# 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. 2. 全訓練用画像に対して1~4を繰り返し実施 Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出 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 # ※ OpenCV3ではFaceRecognizerはcv2.faceのモジュールになります (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) 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、 顔領域を一定サイズにリサイズ 9.  適宜、それぞれの人の顔画像から任意の1枚の顔画像をテスト用として抜き取ります(訓練用画像にテスト画像を含めないようにします)。 All rights reserved. What is going on with this article? #recognizer = cv2.createEigenFaceRecognizer() 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。 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. 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) # -*- coding: utf-8 -*-, # 顔認識器の構築 for OpenCV 2 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 Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出 訓練用画像を読み込む OpenCVで動画をリアルタイムに変換してみる 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。 # FisherFace 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、 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) 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..

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