on 2021年2月20日
OpenCVは、顔が検出されない時はdlibより速いものの、顔を検出するとなると圧倒的に遅くなることがわかりました。 その一方で、 dlib は安定した数値を出しているようです。 - はじめに - 色々あって顔検出をする機会があった。世の中、顔認識(Face Recognition,Facial Recognition)と顔検出(face detection)がごっちゃになってるじゃねえかと思いつつ、とにかく画像から人の顔を高精度で出したいんじゃという話。先に結論を言うと、OpenCVよりはdlibの方がやっぱり精度良 … このコードには、OpenCV（オープンシーヴィ）による、「非ディープラーニングの顔認識のテスト用コード」がまとまっています。 赤ちゃんのグレイ表示／顔認識テスト 人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。 很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测，Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好，而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现。 Why not register and get more from Qiita? 發表 2018-10-24 10:27:31 摘要： 我愛計算機視覺 標星，更快獲取CVML新技術 人臉檢測是計算機視覺最典型的應用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人臉檢測 … Dlibは、C++言語で書かれた汎用目的のクロスプラットフォームソフトウェアライブラリである。契約プログラミングとコンポーネントベースソフトウェア工学の考えに強い影響を受けている。 そのため、第一に、独立したソフトウェアコンポーネントの集合という構成になっている。 前の日記で、dlibの顔検出を試したが、dlibには目、鼻、口、輪郭といった顔のパーツを検出する機能も実装されている。 英語では「Facial Landmark Detection」という用語が使われている。 日本語では「顔器官検出」と訳すようだ。ここでは、サンプルを試す手順について記載する。 dlibという画像処理や機械学習などの機能を持つC++ライブラリがあります。dlibに付属している顔検出ライブラリはOpenCVのものより精度が良いということだったので試してみました。 インストール いつものように環境はUbuntu 14.04です。既にOpenCVとCMakeがインストールされている必要があります。 OpenCV-dlibライブラリを使用してフェイスマスクを重ね合わせるフェイスマスクは、COVID-19の蔓延に対する最善の防御策の1つであることが示されています。しかし、これはまた、鼻、口、顎のラインなどの顔の特徴を中心に構築された顔認識アルゴリズムの失敗につながりました。 又、OpenCVのカスケードファイルはCj-bc/Face-data-server -- face_detection/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xmlです, OpenCVは、顔が検出されない時はdlibより速いものの、顔を検出するとなると圧倒的に遅くなることがわかりました。 Face Detector() まず、顔を検出します。 顔の検出というのは、「画像の中から、人の顔を認識し、その位置を特定する」ことを意味 … Problem前回はdlibをCUDAを有効にしたバイナリ、無効にしたバイナリを生成しました。 具体的に、CUDAを有効にしている状態で、どれだけ性能差が出るのかを比較したいと思います。 Preparationまずは、実験に使う画像を用意します。今回は下記を用意しました。 We’ll be reviewing two of these functions inside face_utils.py now and the remaining ones next week. opencvのhaar-like cascadeと併せて比較 … こんにちは！ザキヤマです。OpenCVで物体検出器を作成する①～③に引き続き、今回はHOG特徴量について説明していきます。 In order to prepare for this series of blog posts on facial landmarks, I’ve added a few convenience functions to my imutils library, specifically inside face_utils.py. とあるイベントで、ドライバーの眠気をアラートする仕組みを画像処理と温度センサーで実現する、そんな展示を見つけました。画像処理には知見があったので、よし俺もやってみようと思い立ったのが始まりでした。それと、眠くないのに「よく眠そうな顔をしている」と、大きく開く目ではないことから誤解を招くことがあり、本当は眠くないことを証明してやるぞ。という気持ちも重なりました。 以前の記事でMacにdlibをインストールしました。 【python】MacOSにdlibをインストールする - ソースに絡まるエスカルゴ 今回はWindowsでもdlibのインストールをやってみたのでその備忘録です。 では始めます。 0：前提条件 以下の記事を参考にしてWindowsにpythonとOpenCVを入れ… By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. Dlib : ver19.7; OpenCV : 3.3.1 ※OpenCVはサンプルプログラムを動作させるためにインストールします。Dlib動作に必須ではありませんが一部のDlibの機能ではOpenCVを利用できるような構成になっています。また、今回の実行環境は64bit環境を前提に進めます。 稀にしか顔検出を行わない場合などはOpenCVの方が良い時がありそうですが、基本的にはdlibを用いる方が安定しており得策かなと思いました。 Detecting facial landmarks with dlib, OpenCV, and Python. 1.はじめに OpenCVとdlibで顔認識を実験してみました。 2. 編集：約束どおり、OpenCVとDlibの顔検出方法の詳細な比較を行いました。 これが私の結論です： 一般的なケース. OpenCVとdlib、またそれぞれのDNN(ディープニューラルネットワーク)実装を使って、顔検出の簡単な比較をしてみようと思います。検出した顔領域を矩形(四角形)で囲む、良くあるプログラムを書いてみました。, 結論としては、検出精度はdlibに軍配が上がり、一方、実行速度という点ではOpenCVが優れている印象でした。今回は導入ということで簡単な比較を行いましたが、次回以降、少しずつ突っ込んだ内容にしていきたいと思います。, OpenCVは画像処理で広く使われているライブラリです。OpenCVでは標準でHaar特徴ベース *1のカスケード分類器が提供されています。事前にカスケードファイル(haarcascade_frontalface_alt.xml)を取得し、実行ディレクトリに配置してください。, 以下で実行できます。image.jpgの部分はご自身の環境に合わせて変更してください。, 画像として保存する場合はoutputオプションに出力するファイル名を付加してください。（以降共通です）, 続いてdlibです。dlibはC++ベースの機械学習ライブラリで、顔検出においては、HOG特徴量とSVMが使われているようです。, 一点、cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)で画像をBGRからRGBに変換しているのにご注意ください。本来、OpenCVを使わずに画像を読み込めば必要の無い処理ですが、今回は画像の入出力を共通化するためにこのようにしています。, `detector()`で顔検出を行います。引数の2はupsample_num_timesという引数で、デフォルト値の0から調整しています。upsample_num_timesの詳細は後述します。, OpenCV3.3からdnnモジュールが追加され、DNNを使えるようになりました。フレームワークはCaffe, Tensorflow, PyTorchなどがサポートされています。今回はCaffeを利用します。コードの一部および学習済みモデルは*2から拝借しました。, Caffeでは、DNNのネットワーク構造が記述されたprototxtと、ネットワークの重みが保存されたcaffemodelというファイルがそれぞれ必要になります。PROTOTXT_PATHとWEIGHTS_PATHに各ファイルのパスを記述します。, blobFromImage()では、画像をDNNの入力サイズである300×300に変換(リサイズ)しています。また、各成分の画素値の平均を入力画像から差し引くMean Subtractionを行います。(104.0, 177.0, 123.0)はBGRの成分に対応しており、この値を入力画像から差し引きます。, dlibでもDNNを利用することが可能です。dlibのリポジトリから作者が作成した学習済みモデル(mmod_human_face_detector.dat)をダウンロードします。Max-Margin Object Detection(MMOD)という、これまた作者が考案したアルゴリズムが用いられています。 又、これはおそらく学習データに依存した結果だと思うので他の場合も同様な結果になるのかはわかりません。 その一方で、dlibは安定した数値を出しているようです。 目次 概要 セットアップ & 環境 OS OpenCV 顔形状の推定モデル デモ ソース 検出結果 おまけ 〜 カメラから読み込み - リアルタイムで検出 他 参考 概要 Python + OpenCV + dlib で顔のランドマークの検出を行う。 具体的には、「dlib… dlibの場合、グレースケールの方が変換する時間を含めても速かったですがOpenCVの場合はやや遅くなったことから、OpenCVでの検出を使う場合はグレースケール変換を行わないほうが良いようです。. import face_recognition # Dlib library dlib_img = face_recognition.load_image_file(img_name) hogsvm_locations = face_recognition.face_locations(dlib_img) #hog+svm cnn_locations = face_recognition.face_locations(dlib_img, model= "cnn") #CNN 検出器の比較 検出率. Githubで公開されている 「Face-Detection-OpenCV」 を実行し、OpenCVでの顔認識の限界を探ってみました。. What is going on with this article? github.com, ここまでで思ったほど差が出なかったので、比較用の画像をもう一枚用意しました。検出対象が多いので、それなりに差が出るのではないでしょうか。, 検出数ではdlib(dnn)が最も多く、OpenCV(DNN)では一人も検出できませんでした。共通して、横顔やうつむき顔は検出が難しくなることが分かります。OpenCV(DNN)では画像をリサイズする関係で、画像に占める顔領域が小さくなり、検出が難しくなったと考えられます。, 簡単な比較に留まりましたが、精度という点ではdlibが良さそうな印象です。その代わり、実行速度はdlibが最も遅く、メモリ消費も激しいです。先述したupsample_num_timesの引数は、値を大きくするほど実行時間とメモリ消費が大きくなります。これは、検出において顔とみなす最小サイズ(Windowサイズ)が、デフォルト値=0で80×80、1の場合40×40、2の場合20×20、という風に小さくなり、処理時間が4倍ずつ大きくなるためです*3。Windowサイズが小さくなるにつれて、走査にかかる時間が大きくなるというわけですね。, OpenCVのカスケード分類器は速度が最速でした。dnnモジュールについては、バストアップ等、顔が大きく映し出された画像の検出は上手く行きそうです。, 今回の題材以外にも、Google Vision APIによる顔検出や、顔認識などをテーマに連載にしていければと思います。, *1:Haar Cascadesを使った顔検出 - OpenCV-Pythonチュートリアル, *2:Face detection with OpenCV and deep learning - pyimagesearch, I'm Uzzal Podder, an machine learning engineer in Chowagike…, './res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel', Haar Cascadesを使った顔検出 - OpenCV-Pythonチュートリアル, Face detection with OpenCV and deep learning - pyimagesearch, Robust Text Detection and Recognition Engine in Sc…, 北大自律系工学研究室の方々に対して論文紹介をおこないました 第3回 2020年2月3日, 北大自律系工学研究室の方々に対して論文紹介をおこないました 第2回 2020年1月20日, 北大自律系工学研究室の方々に対して論文紹介をおこないました 第1回 2020年1月15日, TFLiteを使ったAndroid上でのセマンティックセグメンテーション Part 2. 人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测，Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好，而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现。 検出した顔領域を矩形(四角形)で囲む、良くあるプログラムを書いてみました。比較項目は以下の4つです。 OpenCV dlib OpenCV(DNN) dlib(DNN) 結論としては、検出精度はdlibに軍配が上がり、一方、実行速度という点ではOpenCVが優れている… dlib、OpenCV(FacemarkKazemi)共に実装されています。 ただし学習モデルがデフォルトで用意されているのはdlibだけです。 (2)Active appearance modelを用いた手法 OpenCVを使ったアプリケーションのプロジェクト作成方法として、「Visual Studio」「CMake」「NuGet」の3つの方法を解説する。 (1/3) 自分のコードを書いている時に、何か理由があるのか気になったので、「実行速度」という観点から何か違いがあるのかを調べてみることにしました。, (2019/10/25 追記) 現在作っているCj-bc/Face-data-serverで参考にしていたコードでは、場所によってdlibとOpenCVを使い分けていました。 処理系: 1.2GHz デュアルコアIntel Core m5, 以下のコードを用いて、各項目毎100回の平均値を比較しました。 検出ボックスの幅150pixel以下は捨てる、Laplacian Meanが50未満なら捨てる（ボケ排除）、という条件を等しく課しています。 Dlibは、4,050件がCrop成功で、アジア系は269件。 OpenCVのHaarCascadeは、4,835件がCropできて、アジア系は361件。 ほとんどのアプリケーションでは、事前に画像内の顔のサイズがわかりません。したがって、OpenCV – DNNメソッドを使用することをお勧めします。 '
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