[Python] OpenCV를 이용한 이미지 얼굴 인식

안녕하세요!

이번 포스팅에서는 OpenCV를 사용 해서 이미지 인식을 통해 얼굴만 사각형으로 표시 하는 방법을 포스팅 해보 려고 합니다.
아래 예제를 실행 하면서 발생한 에러와 해결 방안에 대해 정리한 내용은 👉🏻여기 를 참고해 주세요!

출처: 파이선을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 책에 있는 예제를 사용 하였습니다.

개발 환경

개발 툴: Jupyter notebook
Python 버전: 3.8.5
필요한 라이브러리: cv2, sys

코드 설명

아래 코드는 👉🏻Github 에서 볼 수 있습니다.

실습에 필요한 sys, cv2 라이브러리를 import 합니다.

import sys
sys.path.append('/usr/local/lib/python3.9/site-packages')
import cv2

테스트 할 경로에 이미지 파일을 저장 하고 해당 경로의 이미지를 가져옵니다.
(저는 같은 경로에 soccer.jpg라는 이미지 파일을 저장 하였습니다.)
```
image_file = "./soccer.jpg"
# Documents/Github/PythonExample/Opencv
```
이미지 인식을 위해 haarcascade_frontface.xml 파일을 불러 옵니다.
(이 때, 해당 경로에 저 xml 파일이 없으면 에러가 나므로 꼭 저장해 주셔야 합니다.)
```
cascade_file = "./haarcascade_frontface.xml"
```

이미지를 읽어서 인식합니다.

image = cv2.imread(image_file)
image_gs = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

불러온 이미지 안에 감지된 사람의 얼굴이 몇명 인지 확인 합니다.

faces = cascade.detectMultiScale(image_gs, 1.2, 5)
print("감지된 사람:", str(len(faces)))

사람의 얼굴이 1명일 때, 2명이상 일 경우 명령어를 다르게 입력합니다. 2명이상 일 때는 더 정교한 파라미터로 수정합니다.

# 사람 1명 일 때
face_list = cascade.detectMultiScale(image_gs, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(150, 150))
print("face_list 길이:", str(len(face_list)))

# 사람 2명 이상 일 때
face_list = cascade.detectMultiScale(image_gs, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(50, 50), maxSize=(60,60))
print("face_list 길이:", str(len(face_list)))

불러온 이미지 안에 인식된 사람의 얼굴을 사각형으로 표시 합니다.
사각형으로 표시된 이미지는 facedetect-output.PNG라는 이름으로 새로 이미지가 저장 됩니다.

if len(face_list) > 0:
print(face_list)
color = (0,255,255)
for face in face_list:
    x,y,w,h = face
    # 사각형 그리기
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w, y+h), color, thickness=3)
cv2.imwrite("facedetect-output.PNG", image)
else:
print("no face")