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OpenCV 使用可能なCascadeClassifierの種類と効果

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy
import cv2
cascade_path = '/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye.xml'
image_path = 'sample.jpg'
color = (255, 0, 0) #青
#ファイル読み込み
image = cv2.imread(image_path)
#グレースケール変換
image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.cv.CV_BGR2GRAY)
#カスケード分類器の特徴量を取得する
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
#物体認識（顔認識）の実行
facerect = cascade.detectMultiScale(
                image_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(1, 1))
if len(facerect) > 0:
    #検出した顔を囲む矩形の作成
    for rect in facerect:
        cv2.rectangle(image, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), color, thickness=2)
    #認識結果の保存
    cv2.imwrite("detected.jpg", image)

haarcascade_eye.xml

haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

haarcascade_frontalface_alt.xml

haarcascade_frontalface_alt2.xml

haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

haarcascade_frontalface_default.xml

haarcascade_fullbody.xml

haarcascade_lefteye_2splits.xml

haarcascade_lowerbody.xml

haarcascade_mcs_eyepair_big.xml

haarcascade_mcs_eyepair_small.xml

haarcascade_mcs_leftear.xml

haarcascade_mcs_lefteye.xml

haarcascade_mcs_mouth.xml

haarcascade_mcs_nose.xml

haarcascade_mcs_rightear.xml

haarcascade_mcs_righteye.xml

haarcascade_mcs_upperbody.xml

haarcascade_profileface.xml

haarcascade_righteye_2splits.xml

haarcascade_smile.xml

haarcascade_upperbody.xml

まとめ

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