Webカメラ+Dlib+Python(winPython)導入と動作確認

WinPythonにDlibをインストールする方法

1.「WinPython Command Prompt」で

２．pip install cmake

　　の後、

３．pip install dlib

巷の情報では「Pythonにdlibをインストールはめんどくさい」とあるが、

上記の通り至ってシンプル超簡単。

WinPython万歳ですね。

さて、Webカメラを使った顔認識（学習済ファイルを利用）に関してOpenCVとDlibがどう違うのか確認。

【結論】

OpenCV・・・動作が速い。(HD画像でも5fpsくらいは大丈夫）Web上でサンプル多し。学習済みファイル(xml)の種類豊富。だが、誤認識が結構ある。

Dlib・・・・・動作が遅い。（HD画像だと0.5fpsくらい）OpenCVと比べるとサンプル少ない。学習済みファイルの種類は不明。しかし、割と正確。

用途によってはDlibの正確さは貴重。

以下、Dlibのコード

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import cv2 import time import dlib

window = "Push ESC key to stop this program" color = (255, 255, 255) #白

if(__name__ == '__main__'):

# デフォルトカメラ capture = cv2.VideoCapture(0) capture.set(3, 1280) # Width capture.set(4, 960) # Heigh capture.set(5, 15) # FPS 15or30

# キャプチャ処理 while(True): key = cv2.waitKey(1) if(key == 27): print("exit.") break

# 画像キャプチャ ret, img = capture.read()

# 取り込み開始になっていなかったら上の処理に戻る if(ret == False): print("Capture Failed. ") break

#顔検出 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # RGB変換 (opencv形式からskimage形式に変換) img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # frontal_face_detectorクラスは矩形, スコア, サブ検出器の結果を返す dets, scores, idx = detector.run(img_rgb, 0) # 矩形の色 s = '' if len(dets) > 0: # 顔画像ありと判断された場合 for i, rect in enumerate(dets): # detsが矩形, scoreはスコア、idxはサブ検出器の結果(0.0がメインで数が大きい程弱い) # print rect, scores[i], idx[i] cv2.rectangle(img, (rect.left(), rect.top()), (rect.right(), rect.bottom()), color, thickness=3) s += (str(rect.left()) + ' ' + str(rect.top()) + ' ' + str(rect.right()) + ' ' + str(rect.bottom()) + ' ')

#取得人数を表示 print(len(dets)) #カメラ画像を表示 cv2.imshow(window, img) time.sleep(0.050)

# ループ

capture.release() cv2.destroyAllWindows()