IOT:ラズベリーパイにVNC接続してOpenCVで顔認識する

どーもこんにちは(´・ω・`)です。

前回、ラズベリーパイにVNC接続してOpenCVでカメラの起動に成功しました。

今回は更に、そのOpenCVで顔認識も追加していこうと思います。

Contents

bcm2835-v4l2　の自動化

前回ハマりました、bcm2835-v4l2　についてですが、やはりシャットダウンすると、無効になってしまい、OpenCVが機能しませんでした。

今回は、まず起動したときに自動的にbcm2835-v4l2　が実行される方法からやっていきます。

/etc/modules を開くと

# /etc/modules: kernel modules to load at boot time.
#
# This file contains the names of kernel modules that should be loaded
# at boot time, one per line. Lines beginning with “#” are ignored.

i2c-dev

と書いてありますが、これは”ブートするときにロードするためのカーネルモジュール群”　を書いておく場所になっています。Windowsでいうとスタートアップです。

ここにbcm2835-v4l2をいれればOKなのですが、このファイルは書き込み禁止なので、予め解除しておきます。

ファイル書き込み禁止を解除する

パーミッションを確認します。

pi@pi:/etc $ ls -l modules

-rw-r–r– 1 root root 203 3月 23 20:29 modules

スーパーユーザーsudoとしてチェンジモードchmodして、パーミッションを777にします。

pi@pi:/etc $ sudo chmod 777 modules

で、変更が成功したか確認すると
pi@pi:/etc $ ls -l modules

-rwxrwxrwx 1 root root 203 3月 23 20:29 modules

フルアクセスに変更されました。

その上で、チェンジディレクトリcd /etc/でvimでmodulesを開きます。

pi@pi:/etc $ vim modules

i2c-devの下にbcm2835-v4l2を追加して保存しましょう。

# /etc/modules: kernel modules to load at boot time.
#
# This file contains the names of kernel modules that should be loaded
# at boot time, one per line. Lines beginning with “#” are ignored.

i2c-dev
bcm2835-v4l2

キャットで確認すれば

pi@pi:/etc $ cat modules

しっかりとbcm2835-v4l2が追加されているのがわかると思います。

本題：Opencvで顔認識をやってみる

基本的には、前回のコードに学習済みハールカスケードと顔認識した顔に四角い図形でマーキングをするスクリプトを追加するだけです。

まずhaarcascade_frontalface_alt2.xmlは/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/　の中に入っているので、作業ディレクトリであるhome/pi/の中へコピーを作っておきます。

import numpy as np
import cv2

if __name__ == '__main__':
    # グローバル変数を定義
    ESC_KEY = 27     # Escキー
    INTERVAL= 33     # インターバル
    FRAME_RATE = 30  # フレームレートfps
    
    # ウィンドウ名称を定義
    ORIGINAL_WINDOW_NAME = "original"
    GRAY_SCALE_WINDOW_NAME = "gray_scale"

    DEVICE_ID = 0

    # 学習済みの分類器を定義
    cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")

    # カメラ映像を取得
    cap = cv2.VideoCapture(DEVICE_ID)

    # 初期フレームを読み込む
    end_flag, frame = cap.read()
    height, width, channels = frame.shape

    # ウィンドウの準備
    cv2.namedWindow(ORIGINAL_WINDOW_NAME)
    cv2.namedWindow(GRAY_SCALE_WINDOW_NAME)

    # 画像処理
    while end_flag == True:

        # 画像の取得と顔の検出
        img = frame
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(100, 100))

        # 検出した顔に四角いマーキングを付ける
        for (x, y, w, h) in face_list:
            color = (100, 100, 225) # GBR
            line_width = 3
            cv2.rectangle(img_gray, (x, y), (x+w, y+h), color, thickness = line_width)

        # フレームを表示
        cv2.imshow(ORIGINAL_WINDOW_NAME, frame)
        cv2.imshow(GRAY_SCALE_WINDOW_NAME, img_gray)

        # Escキーで終了
        key = cv2.waitKey(INTERVAL)
        if key == ESC_KEY:
            break

        # 次のフレーム読み込み
        end_flag, frame = cap.read()

    # 終了処理
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()

import numpy as np

import cv2

if __name__ == '__main__':

# グローバル変数を定義

ESC_KEY = 27 # Escキー

INTERVAL= 33 # インターバル

FRAME_RATE = 30 # フレームレートfps

# ウィンドウ名称を定義

ORIGINAL_WINDOW_NAME = "original"

GRAY_SCALE_WINDOW_NAME = "gray_scale"

DEVICE_ID = 0

# 学習済みの分類器を定義

cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")

# カメラ映像を取得

cap = cv2.VideoCapture(DEVICE_ID)

# 初期フレームを読み込む

end_flag, frame = cap.read()

height, width, channels = frame.shape

# ウィンドウの準備

cv2.namedWindow(ORIGINAL_WINDOW_NAME)

cv2.namedWindow(GRAY_SCALE_WINDOW_NAME)

# 画像処理

while end_flag == True:

# 画像の取得と顔の検出

img = frame

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(100, 100))

# 検出した顔に四角いマーキングを付ける

for (x, y, w, h) in face_list:

color = (100, 100, 225) # GBR

line_width = 3

cv2.rectangle(img_gray, (x, y), (x+w, y+h), color, thickness = line_width)

# フレームを表示

cv2.imshow(ORIGINAL_WINDOW_NAME, frame)

cv2.imshow(GRAY_SCALE_WINDOW_NAME, img_gray)

# Escキーで終了

key = cv2.waitKey(INTERVAL)

if key == ESC_KEY:

break

# 次のフレーム読み込み

end_flag, frame = cap.read()

# 終了処理

cv2.destroyAllWindows()

cap.release()

以上、簡単ですね。

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