OpenCV Python 얼굴 검출(dlib)

dlib 라이브러리 : 기계 학습 알고리즘, 이미지 처리 등의 기능을 가지는 툴킷으로, 기존에 C++로 작성된 툴킷이지만, python 패키지로도 설치해 사용할 수 있습니다.

conda install -c conda-forge dlib

저는 아나콘다를 사용하기 때문에 위의 코드를 설치합니다.

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import cv2
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, img = cap.read()

    if ret == False:
        break

    dets = detector(img)
    print("number of faces detected:", len(dets))
    print(dets)

    for det in dets:
        x1 = det.left()
        y1 = det.top()
        x2 = det.right()
        y2 = det.bottom()

        cv2.rectangle(img, pt1=(x1, y1), pt2=(x2, y2),
                      color=(0, 255, 0), thickness=2)

    cv2.imshow('result', img)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

 

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

dlib.get_frontal_face_detector()로 생성된 기본 face_detecor 객체는 dlib.fhog_object_detector 객체입니다.

 

print("number of faces detected:", len(dets))
print(dets)

위의 출력은 아래와 같습니다.

number of faces detected: 1
rectangles[[(512, 35) (691, 214)]]

len(dets)를 통하여 화면 안에 검출된 얼굴의 총개수를 추출합니다.

dets는 탐지된 얼굴 영역의 왼쪽 상단 꼭짓점 좌표와 우측 하단 꼭짓점 좌표가 리스트 안에 튜플 형식으로 나타납니다.

 

for det in dets:
    x1 = det.left()
    y1 = det.top()
    x2 = det.right()
    y2 = det.bottom()

    cv2.rectangle(img, pt1=(x1, y1), pt2=(x2, y2), color=(0, 255, 0), thickness=2)

탐지한 얼굴 영역에 대하여 사각형을 그립니다.

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출력 결과

number of faces detected: 6
rectangles[[(821, 261) (893, 333)], [(997, 245) (1069, 317)], [(333, 237) (405, 309)], [(149, 269) (221, 341)], [(629, 285) (701, 357)], [(501, 293) (573, 365)]]

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http://dlib.net/files/

얼굴 일정 부분에 대해 랜드마크를 얻고 싶으신 분은 자신이 필요한 모델을 위의 링크에서 다운로드하여 사용하시면 됩니다.