얼굴인식4 [OpenCV] 얼굴&눈 영역 인식(+졸음 인식) OpenCV에서 제공되는 haarcascade_frontalface_alt.xml 과 dlib에서 제공되는 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 를 활용하여 영상속 얼굴과 눈을 인식합니다. 가중치 파일의 경우 haarcascade_frontalface_alt.xml는 OpenCV 라이브러리 폴더에서 ./data/haarcascades/ 경로에 위치해 있으며(경로 확인 참조: https://prlabhotelshoe.tistory.com/3), shape_predictor_68_face_landmarks.dat는 아래의 링크를 통해 개별적으로 다운로드 가능합니다. http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2.. 2023. 1. 29. [OpenCV] cvlib 이미지 인물 얼굴 모자이크 OpenCV를 활용하여 이미지 속 인물들의 얼굴을 모자이크 합니다. 먼저, 사용될 라이브러리로는 OpenCV와 더불어 cvlib을 사용할 것입니다. cvlib은 객체인식에 용이한 라이브러리로 tensorflow와 OpenCV가 함께 설치되어 있어야만 설치가 가능하므로 설치 전 라이브러리 설치 유무를 잘 확인해야 합니다. pip install opencv-python tensorflow pip install cvlib 1. 얼굴인식 얼굴 모자이크 처리에 앞서 먼저 cvlib 라이브러리의 detect_face를 통해 이미지 속 인물의 얼굴을 인식하는 것을 테스트합니다. 하단 소스 코드를 통해 테스트를 진행해 보겠습니다. import cv2 import cvlib as cv img_path = '/img.jp.. 2022. 2. 7. [OpenCV] dlib 영상&캠 얼굴 랜드마크 (face landmark) 이전 포스팅에 이어 이번엔 영상 속 인물의 얼굴을 landmark 해보겠습니다. 소스코드 import numpy as np import dlib import cv2 RIGHT_EYE = list(range(36, 42)) LEFT_EYE = list(range(42, 48)) MOUTH = list(range(48, 68)) NOSE = list(range(27, 36)) EYEBROWS = list(range(17, 27)) JAWLINE = list(range(1, 17)) ALL = list(range(0, 68)) EYES = list(range(36, 48)) #-- 비디오파일, 데이터 파일 경로 vedio_path = './video.mp4' predictor_file = './shape_pr.. 2022. 1. 3. [OpenCV] dlib 이미지 얼굴 랜드마크 (face landmark) Dlib는 C++로 작성된 크로스 플랫폼 머신러닝 SW 라이브러리로서 파이썬에서도 사용이 가능합니다. 대표적인 기능으로 사람의 얼굴에 landmark를 포인팅합니다. 이번 예제 코드를 통해 이미지 속 인물들의 얼굴에 landmark를 포인팅 하도록 하겠습니다. 소스코드 import numpy as np import dlib import cv2 RIGHT_EYE = list(range(36, 42)) LEFT_EYE = list(range(42, 48)) MOUTH = list(range(48, 68)) NOSE = list(range(27, 36)) EYEBROWS = list(range(17, 27)) JAWLINE = list(range(1, 17)) ALL = list(range(0, 68)) EY.. 2022. 1. 3. 이전 1 다음 반응형
