【入門者向け解説】openCV顔検出の仕組と実践(detectMultiScale) - Qiita
概要と環境 openCVの顔検出方法について調べて試してみました。入門者向けに解説します。 以下はopenCV関連記事です。 OpenCV3.3とPython3.6をAnacondaでWindows10へインストール openCVの顔検出でパラメータを指定して手っ取り早く検出精度を高める openCVで複数画像ファイルから顔検出をして切り出し保存 openCVで効率的に大量画像を顔検出するためのtips 検証環境は下記のとおりです。 openCVの顔検出でできたこと 人物画像に対して顔検知して四角枠で囲みました。 複数人でも大丈夫。すごい！ 変顔だって検知します！(後ろの人も検知できてます) 顔検知から鼻検知に切り替えることもできます。 oepnCVの顔検出の仕組み 論文や具体的なアルゴリズムを見て調べて確認していないので、以降の解説は誤りがあるかもしれません(指摘いただけたら嬉しいです)
OpenCV-Pythonのimreadはpathlibを受け付けない - Qiita
Python3.4 から、 Pathlib が標準ライブラリとして搭載されました。 もう Python3.7が出たというのに、恥ずかしながら今まで Pathlib を使っていなかったので試してみました。 私は普段、 OpenCV-Python を使用して画像の読み出し、書き込みを行っていますが、 そのときに困ったのが、OpenCV-Python では、Pathlib を画像のパスとして入力できないことでした。 起こった問題 from pathlib import Path import matplotlib.pyplot as plt import cv2 path = Path('images') pngs = path.glob('*.png') for p in pngs: png = cv2.cvtColor(cv2.imread(p), cv2.COLOR_BGR2RGB) pl
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