Pythonでコンピュータビジョンを行う際に、OpenCVは非常に人気があります。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、コンピュータビジョンおよび機械学習のためのオープンソースのライブラリで、Pythonを含む複数のプログラミング言語で使用することができます。OpenCVは、画像処理、動画処理、オブジェクト検出、顔認識、カメラキャリブレーション、機械学習などのタスクを実行するための多数の関数とアルゴリズムを提供しています。ここでは、OpenCVを使って人物検出を行う方法について説明します。
OpenCVのインストール
まずは、OpenCVをインストールしましょう。以下のコマンドを実行することで、OpenCVをインストールできます。
pip install opencv-python
人物検出の方法
人物検出は、Haar Cascadeと呼ばれる機能を使用して実現されます。Haar Cascadeは、オブジェクト検出に使用されるアルゴリズムの1つで、顔認識や人物検出などに広く使用されています。Haar Cascadeは、AdaBoostアルゴリズムを使用してトレーニングされた多数の特徴量を使用して、オブジェクトを検出します。以下は、OpenCVを使用して人物検出を行うPythonコードです。
import cv2 # 画像を読み込む image = cv2.imread('person.jpg') # Haar Cascadeを使用して人物検出を行う cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml') rects = cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 結果を描画する for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 結果を表示する cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
このコードでは、まず画像を読み込みます。次に、Haar Cascadeを使用して人物検出を行います。cv2.CascadeClassifier関数を使用して、事前にトレーニングされたHaar Cascade分類器を読み込みます。次に、cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale関数を使用して、人物を検出します。scaleFactor、minNeighbors、minSizeの3つのパラメータを調整することで、検出の精度を調整できます。
- scaleFactor：画像の縮小率を表します。このパラメータを使用することで、検出する物体のサイズに合わせて画像を縮小することができます。値が大きいほど、画像が縮小されます。
- minNeighbors：検出された物体の周辺に存在する物体の数を表します。このパラメータを使用することで、誤検出を減らすことができます。値が小さいほど、検出される物体の数が増えます。
- minSize：検出する物体の最小サイズを表します。このパラメータを使用することで、小さな物体を無視することができます。値が大きいほど、小さな物体が無視されます。
最後に、検出結果を描画し、cv2.imshow関数を使用して画像を表示します。
まとめ
Pythonでコンピュータビジョンを行う際に、OpenCVは非常に強力なツールです。Haar Cascadeを使用して、簡単に人物検出を行うことができます。上記のコードを参考にして、自分自身で試してみてください。Pythonでのコンピュータビジョンは下記のサイトでわかりやすく学習することができます。
