raspberry pi opencv ビデオで顔認識(コンパイルなし!)

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皆さん、お久しぶりです。今日はコンパイルなしのOpenCVを使ってビデオで顔認識の簡単に実現する方法をご紹介します。

実はこのテーマで、前も記事を書いていました。

raspberry pi opencv ビデオで顔認識

その時、前提となっているのはopenCVの最新版で、コンパイルすることが必須でした。

RaspberryPiで顔認識OpenCVで(コンパイルの方法も!)

背景

こちらの記事をお読みになっていただいた方でしたら、ご存知かと思いますが

OpenCVのバージョン3.4.xとPythonのバーション3.xで動作する環境となります。

そのため、最新のOpenCVのソースコードをダウンロードして、RaspberryPiでコンパイルすることが必要でした。

私が今現在、分かっている中で、最新版のOpenCVを使うためにはこの手段しかないと思われます。

しかし、コンパイルの敷居が若干高くて、初心者や、ちょっとOpenCVを動かして、動作だけ見てみたい方にとってはややハードルの高い準備プロセスでした。

前回の記事にも複数の方から、連絡や問い合わせが来ておりまして、うまく行かなかったりするところがあったようです。それぞれの環境の違いもあったりして、原因は一概に「これだ」というのが難しいかと思います。

私自身も、ずっともっと簡単にRaspberryPiでOpenCV+Pythonで顔認識ぐらい実現する方法がないかと調べていました。

その中、Ubuntuのでコンパイル済みのOpenCVパッケージが存在することを知り

https://packages.ubuntu.com/ja/source/trusty/opencv

これがあれば、apt-get installでOpenCVのパッケージの導入ができます。

ご注意

本記事はコンパイル済のOpenCVパッケージをインストールして利用するため

OpenCVのバージョンが最新版ではありません。(私の場合はOpenCVは2.4.9.1でした)最新版をご利用したい方は、上の記事に参照して最新版のソースコードをコンパイルしてご利用ください。

また、この記事に使っているPythonのバージョンは2.x(私の場合は、2.7.13でした)です。ご留意ください。

全ての操作等は必ずご自身の確認の上、ご自身の責任で行ってください。

apt-getでRaspberryPiにOpenCVをインストール!

RaspberryPiもDebian系なので、同じように

apt-get installでRaspberryPiにOpenCVを導入できれば、コンパイルなしで比較的に簡単にOpenCVを試すことができるのではと思いました!

いざインストール

まず前提として

RaspberryPiのご用意

RaspberryPi3がオススメです、RaspberryPi zero wも!

raspberry pi zero w 秋葉原で購入!

RaspberryPiのOSのご用意(Raspbian)

Raspberry Pi OSインストール

pythonのpipのご用意

OpenCVパッケージのインストール

インストールするコマンドがとても簡単です!

picameraのインストール

カメラモジュールの使用を許可する

これも前の記事に参照して

sudo raspi-configコマンドを実行して、カメラモジュールを「enabled」に設定しておきましょう。

RaspberryPiで顔認識OpenCVで(コンパイルの方法も!)

カメラの動作確認

問題なく、output.jpgファイルが保存されていれば、カメラが正常に動作することが確認できます。

OpenCVを使ってプログラムを実行してみましょう!

まずOpenCVが問題なくインストールされているかのチェック

例のレナちゃんのやつ

lena.jpgファイルをpythonファイルと同じ配下に置いてください。

(lena.jpgファイルは、ここから取得することができます。https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data)

もちろん、他の写真ファイルでもいいはずです。写真がなければ、このステップをスキップしても大丈夫です。

リモートでファイルをRaspberryPiにコピーする方法はこちらをご参照ください。(RaspberryPi側SSHを有効にする必要です。)

SCPで別マシンのファイルをコピー

あるいは、簡単に

上記のコマンドで、urlを渡せば、ファイルをダウンロードしてくれます。

次は、顔認識のプログラム

これも、前の記事と同じプログラムを使います。

念のため、ここにも再掲します。

注意:ここ一行に変更があります!

変更前:cascPath = ‘/usr/local/share/OpenCV/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml’  <–コンパイルすると、ここに配置してくれるようです。

変更後:cascPath = ‘lbpcascade_frontalface.xml’  <–ファイルをダウンロードして、pythonファイルと同じディレクトリに置いてください。

上記ファイルは、ここからダウンロードしてください。

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml

私の方では、こんな感じの画面で、できました!

ちなみに、これはForbesの2015年1月特別号のカバー

Yahooの Jerry Yangさんです。

まとめ

少し感動ですね。(感動しやすい!)

前は、それなりに、複雑なコンパイル手順で、pythonのバージョンの切り替えのためにvirtualenvの設定などもなくて

Python2.xですが、OpenCVの2.x(少し古いですが)

同じように、ビデオから、人物の顔の検出ができました!

基礎の勉強であれば、こっちの方の環境構築がずっと簡単でシンプルでした。

皆さんもこちらでお試しいただければいかがでしょうか?

では、また!

Raspberry Piで最新版のopenCV(3.4.4)をコンパイルして使いたい方はこちらの記事をどうぞ!

 

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