とコードを書いたところうまくいきました。何度も質問をしたのにまたもや一方的に終わってしまい、本当にすみません。 また、何かアドバイスがあればアドバイスももらえたらうれしいです。 顔認証の順序としては以下の2段階になっているため、1が上手く行かなかった場合は2でエラーになります。 #ファイルから拡張子が ”img” のものを取得する 顔認証で取得した画像とフォルダ内の複数画像を見比べて、登校管理をするようなシステムを目指しています。 顔認識プログラムで切り抜いた画像がこちら↓ 顔全くないやん！！！ 元の画像を見てみるとクリロナが横を向いています。 今回のPythonコードで使用したOpenCVですが、横顔にはどうも弱いようですね。 その他の失敗↓ 誰やねん！！！！笑. 今回はRaspberry Piに接続したカメラモジュールで捉えた画像を「OpenCV」と呼ばれる画像認識ライブラリーを用いて人の顔かどうかを判別します。 「OpenCV（Open Source Computer Vision Library、オープンシーブイ）」はオープンソースの画像認識ライブラリ（プログラムの集まり）で、カメラが捉えた画像の解析、パターン認識による物体検出や機械学習のための画像処理など、様々な機能を備えており、Raspberry Piで多く用いられるプログラミング言語Pythonにも対応しています。 今回はRaspberr… 「フルーツの画像を判別するモデルを作ってくれませんか？」 と言われた時に、どのようにモデルを作りますか？ ディープラーニングで画像分類を行う場合、通常畳み込みニューラルネットワークという学習手法を使いますが、画像の枚数によっては数週間程度がかかってしまいます。 また、学習に使用する画像の枚数も大量に用意しないといけません。 では、短時間・少ない画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすればよいでしょうか。 その解決策として、画像分類でよく使われているfine tuning … 深層学習を利用した従来よりも強力な顔検出・狭義の顔照合（＝正規化済みの顔を用いて、顔の類似性を判定する技術）があることには気づいていたが、顔のlandmark（目・鼻・口など）を求めて、顔を正規化する技術もOpenCVに含まれていたことに最近気づいた。, tensorFlow ベースのコードで顔検出のDNNが使えるようになっている。 https://www.pyimagesearch.com/2019/03/11/liveness-detection-with-opencv/. やっほう！機械学習を学習中のテツヤマモト(@okapo192)です。 ここ2ヶ月ほど、プログラミングスクールのAIdemy Premiumにて機械学習を勉強していました。 今回はその成果物第一弾として、「日向坂46のメンバーを機械学習で画像認識&分類するプログラム」を共有します。 自分たちはこのコードを基に登校管理システムを作成しているのですが、 pystyleさんのアドバイスや他のサイト、友達たちと話し合ったりしていたら、無事解決しました。質問をしていたのにも関わらず、一方的に終わってしまいすみません。 一つ、質問なのですが、認証する画像と比べる画像の一部を別の画像に変えた時に face_img_to_check = face_recognition.load_image_file(“img1.jpg”) /前の変更箇所　ここまで/ Image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) known_face_locs = [] Amazon Rekognition は、深層学習に基づいた画像認識および画像分析をアプリケーションに簡単に追加できるサービスです。数百万もの画像を検索、検証、整理し、画像内の物体、シーン、顔の検出、有名人の認識、画像の比較および不適切なコンテンツの識別などを行うことができます。 また、どのようにすればif文がうまく動くと思われますか？, 度々申し訳ありません。2020年11月16日に再度質問をしたのですが、 OpenCV だけで顔検出から顔照合まで完結している。 そういう状況になってきている。 深層学習を利用した従来よりも強力な顔検出・狭義の顔照合（＝正規化済みの顔を用いて、顔の類似性を判定する技術）があることには気づいていたが、顔のlandmark（目・鼻・口など）を求めて、顔を正 … known_face_encodings.append(encoding), (face_encoding_to_check,) = face_recognition.face_encodings( if i < 0.3: CNN を使用する場合、GPU が搭載されていて、適切なバージョンの CUDA/CuDNN がお使いの PC にインストールされていないとエラーになるかもしれません。 import numpy as np More than 3 years have passed since last update. いつの間にか、sampleの構成が大幅に変わっている。, https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector, 顔画像の正規化をするためには、顔のlandmark(目鼻口などの位置)が重要です。 返り値は顔の領域を表す (top, right, bottom, left) の tuple の list になっています。, model は検出に使用するモデルを指定します。 経緯 個人的な趣味で、顔認識のapiを使いたいなと思い立ちました。 opencvで自前でできないかなーとも思ったのですが、なかなか難しいっぽく、諦めてapiを使うという選択になった次第です。 どこがapiを提供しているのか、以下のリンクがとても参考になりました。 その場合、`model=”hog”` に変更してください。, pystyle/perform-face-recognition-with-python, Python – 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔検出を行う方法, Jupyter – .ipynb_checkpoints が作成される場所を変更する方法, Windows / Ubuntu – Graphviz をインストールする方法について, https://github.com/nekobean/pystyle/tree/master/perform-face-recognition-with-python, https://stackoverflow.com/questions/55232735/google-colaboratory-unable-to-open-landmarks-dat, Python – concurrent.futures を使った並列化の方法について, VSCode – Remote Development をパスワード入力なしで使用する方法, Python - 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔認証を行う方法, CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz, CPU: Intel(R) Core(TM) i9-9900K CPU @ 3.60GHz, known_face_locations: face_locations() の返り値 locations を渡します。. 「raspberry pi face_recognition」などのキーワードで検索すると、情報が得られるかもしれません。, さらに返信ありがとうございます。 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. –ここには簡単に書きますが– 1. loc = face_recognition.face_locations(img) で画像から顔の位置を検出する。 Python OpenCV 顔認識. OpenCV だけで顔検出から顔照合まで完結している。 (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) そのためのライブラリが含まれるようになりました。, 顔の画像が正規化されていれば、いよいよ狭い意味での顔照合を呼び出すことができます。, ただし、OpenCVに現時点で実装されているコードだけでは、商用ライブラリのうち高い水準にあるものとは次の範囲で違いが生じる可能性は高いと思われます。, そういった部分での差があるとは予想されますが、OpenCVというライブラリの中で完結する範囲が増えてきたことはすばらしいことです。, github Face Recognition with OpenCV and Python, Real-time-face-recognition-in-python-using-opencv-, Face Recognition using Haar-Cascade Classifier, OpenCV, and Python, 次のプロジェクトは、OpenCVにある顔検出から顔照合までの技術を通しで利用しようとするものです。, RaspberryPi と RaspberryPi Cameraを用いて、リアルタイムの顔照合を実現するものです。, Real-Time Face Recognition: An End-to-End Project, Facial recognition: OpenCV on the camera board, InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project, Gender & Age Classification using OpenCV Deep Learning ( C++/Python ), 深層学習の利用が拡大してきたなかで、顔照合のアルゴリズムとして、EigenFace(=固有顔)のように、線形モデルを前提としているのは、若干古臭い手法になりつつある。, 深層学習の顔照合の実装について、オープン・ソースで、照合性能・照合処理速度・顔の属性推定などのさまざまな顔関連の実装とが関係している。 face_img_to_check, face_loc_to_check import matplotlib.pyplot as plt などを使うことにすれば、実行時のモジュールはOpenCVという範囲で、 [OpenCV] 顔写真で個人識別. OpenCVを使った顔推定. 上手くいかない画像で face_recognition.face_locations() の返り値を print() して要素が [(x, y, w, h)] となっているかを確認してみてください。, 返信ありがとうございます。いろいろ質問しておりましたが、pysytleさんのおかげでエラーもなくなりうまくいっています。ありがとうございます。 あらまし 顔認識を実際に動かしながら試すことで顔認識がどういうものかを体験します。 実装に使ったのはdlibの畳み込みニューラルネットワークベースの認識器です。 顔認識の必要性 顔認識の必要性については今や説明するまでも […] とエラーが発生しました。 from PIL import Image ———————————————————————————————- 前回は、静止画において顔検出器を使い、顔を認識することが出来ました。 今度は動画でリアルタイムに顔検出をさせたいと思います。 動画について. face_recognition.face_locations(img, model=”hog”). loc = face_recognition.face_locations(img, model=”hog”) 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 お手数ですが、解決策がありましたらご連絡お願い致します。, コメントありがとうございます。 print(matches) # [True, False, False] そういう状況になってきている。 RuntimeError: Unable to open C:\Users\(自分の名前)\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\face_recognition_models\models\shape_predictor_68_face_landmarks.dat rectangle.pyは、「OpenCVを使った顔認識」で紹介されているコードを使わせて頂きました。 私のディレクトリ構成に書き換えただけですが、分かりやすいように掲載します。 コードをそのままコピーしたら動くのでGPUは搭載されていると思います。 PythonでOpenCVのカスケード型分類器を使った顔検出をしてみた。検索すれば顔検出のやり方とかプログラムはたくさんでてくるけど、とりあえず投稿しておく。 はじめに 顔検出とは OpenCVとは 環境 準備 [ 1 ] ライブラリのインストール [ 2 ] 学習済み分類器データのダウンロード [ 3 ] プログラム… 距離が近いほど似ていて、遠いほど似ていないといえます。 /今回の変更箇所/ 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。. それでもpystyleさんのおかげで自分たちが作りたいものに近づくことができました。ありがとうございました。 #認証する人物の顔の画像を読み込む スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。, コード全体は pystyle/perform-face-recognition-with-python にあります。, インストール時に Face Recognition が利用している dlib のビルドが必要になります。 すみませんが、こちらではエラーが再現しないので、具体的な解決方法はわからないです。Windows 10、Python 3.8.3 環境で実行しています。, Stack Overflow にファイルを以下に差し替えると解決したというコメントを見つけたので試してみるといいかもしれません。 for path in [“test1.jpg(変更箇所)”, “known-face_02.jpg”, “known-face_03.jpg”]: #認証する人物の顔の画像を読み込む #保存されている人物の顔の画像を読み込む で画像を変えて、”cnn”を”hog”に変更したら、 Python/TensorFlowの使い方(目次) AI(人工知能)を使用して画像から顔を検出して、その顔を認識する。 結論から言うと、 画像認識aiの中でも顔認識・顔検出技術に注目が集まってます。顔認識と顔検出技術とは一体どのような技術なのでしょうか。本記事では画像認識aiの“顔認識”に絞って機能・精度・価格を比較検証をしてみ … (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) Help us understand the problem. またなにか記事で不明な点がありましたら、お聞きください。, プログラムを参考にしようと思い、丸ごとコピーして実行したところ 前提・実現したいことpythonを用いてOpenCVで物体認識をしたい 発生している問題・エラーメッセージ物体(キャベツ)を認識したらそれを赤い四角で囲むはずが出力ファイルに何も描かれない 該当のソースコード#-*- coding:utf-8 -*-import osimport cv2impo ———————————————————————————————- tolerance はマッチするかどうかを判定する閾値で、この値を低くするほど判定が厳しくなり、高くするほど判定が緩くなります。, 認証する人物は登録されている1人目の人物とマッチしていると判定されました。 2. face_recognition.face_encodings(img, loc) で顔の特徴を計算する。, 記事のコードは1枚の画像に顔が1つだけ写っているということを前提としている (画像に顔が写っていない、または顔が2つ以上写っているのはNG) ため、face_recognition.face_locations() の返り値は [(x, y, w, h)] という要素が1つのリストになっている必要があります。特定の画像だけ上手くいかないということはこの段階で失敗している可能性があります。 (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) #顔の画像から顔の領域を検出する この距離は face_distance で計算できます。, Jupyter Notebook / Jupyter Lab を使用した際に、自動生成されるチェックポイント .ipynb_checkpoints が[…], Windows 及び Ubuntu でグラフ描画ライブラリ Graphviz をインストールする方法について解説します。 dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、顔認証を行う方法について紹介します。 自作分類器で顔認識のテスト. 再度質問してしまい、失礼します。ご回答よろしくお願いします。, 確認に使用したコード及び画像は以下になります。 “hog” (デフォルト) を指定した場合、HOG 特徴量 ベースのモデルになります。 個人認識したい ちょっと個人認識したいなと思ったので、何はともあれ学習データを集めるところから始める。使ったものは python 3.5.2 opencv 3.1.0 取りあえず自分を認識させたいので自分の顔画像を集めるところから始める。 最初は自宅の背景を良い感じに消して顔写真を撮りまくろうと思った。 import face_recognition Python には、pydo[…], dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、画像から顔がある領域を特定する顔検出を行う方法につい[…], プログラムコードを参考にさせていただきました。 顔検出、顔識別(顔認識)に挑戦してみる. —–フォルダ内の画像をループ文で読み込む—– #保存されている人物の顔の画像を読み込む そのような中で、OpenCVに今の時点で含まれている顔照合を何で置き換えるべきかを考えるのがいいだろう。, readNetFromTensorflow() —–フォルダ内の画像をループ文で読み込む—– 返信ありがとうございます。 識別操作では、人物 (1人または複数人) の画像を受け取り、その画像に含まれるそれぞれの顔の同一性を見つけます (顔認識検索)。 The Identify operation takes an image of a person (or multiple people) and looks to find the identity of each face in the image (facial recognition search). face_encodings() も CNN を使う処理だと思うので、顔の検出は問題なく、face_encodings() でエラーになるのだとすると、環境の問題の可能性が高いです。 画像に対して写っている顔が小さいと上手くいかないかもしれません。, 返信ありがとうございます。何度も何度もご質問本当にすみません。 は特徴量をうまく取得することができなかった場合にエラーを出すのでしょうか？, どのようなエラーが出ましたか？ 当初はshape_predictor_68_face_landmarks.datが上記のディレクトリ内にないのかと思い調べましたが、しっかりと存在してました。 スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。. おそらく最後になるのですが、特徴量を計算して、その結果を0.〇〇〇〇〇で表示すると思うのですが、この結果を利用して、 画像内の顔と属性を認識する顔検出、最大 100 万人のプライベート リポジトリ内の人物と照合する個人識別、さまざまな表情 (喜び、軽蔑、中立、恐怖など) を検出する感情認識、画像内での似た顔の認識とグループ化などの機能があります。 Qiita Advent Calendar 2020 開催中！ 最高に盛り上がる年末にしていきましょう :), https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn, https://www.pyimagesearch.com/2019/03/11/liveness-detection-with-opencv/, you can read useful information later efficiently. KerasのCNNを使用してオリジナル画像で画像認識を行ってみる 今まではMNISTやscikit-learn等の予め用意されていたデータを使用して画像認識などを行っていました。今回からいよいよオリジナルの画像でCNNの画像認識を行っていきます。画像認識はKerasのCNNを使用して行っていきます。 import glob それでは少年の顔を特定できるか？自作分類器を試しましょう。 Python 3.6.1+OpenCV 3.3.0の環境に戻し、下記Pythonファイルを実行します。 face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”) は画像から顔の領域を検出するための処理です。 img = face_recognition.load_image_file(path) (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc)にエラーが出ました。 known_face_encodings = [] CUDA 9/cudnn7 環境では動作したので、動作しない場合は CUDA のバージョンを確認してみてください。, GPU が利用可能な環境でないと、`model=”cnn”` はエラーとなる可能性があります。 Why not register and get more from Qiita? 基本方針. > (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc)にエラーが出ました。, 手元には Windows と Ubuntu マシンしかないので、ラズパイ固有の環境の問題であれば、すみませんが解決方法はこちらではわからないです。 https://stackoverflow.com/questions/55232735/google-colaboratory-unable-to-open-landmarks-dat, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, 検出に CNN を使う場合、CUDA 10.1/cudnn7 環境では、`CUDA Runtime API initialization failed.` というエラーが発生して動きませんでした。 もしよろしければ、使用している OS とエラー内容を教えてください。 for i in dists: print('OK') https://github.com/nekobean/pystyle/tree/master/perform-face-recognition-with-python, 認証対象の画像を変更されたとのことなので、まず `face_recognition.face_locations()` による顔の検出自体は成功しているかどうかを確認してみてください。, > 使用しているものがPCではなく、raspberry pi４でOSがRaspbian10です。 概要. for img, loc in zip(known_face_imgs, known_face_locs): 当方では Ubuntu、GeForce GTX 1080、CUDA 10.1/cudnn7 で動作確認しております。Windows や Mac の場合は試したことがないので、動くかどうかはわからないです。, CNN でなく HOG 特徴量ベースの検出であれば CPU でも動くので、model=”cnn” となっている箇所を model=”hog” に置き換えると動作するかもしれません。, 変更方法 known_face_imgs.append(img) face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”) –ここまで– files = glob.glob(“*.jpg”) 回答よろしくお願いします。, コメントありがとうございます。 最後の軽く聞きたいことがあるのですが、マッチングに使う画像ですが、画像サイズは同じサイズだったり、比較的近いサイズでないとダメなのでしょうか？ print(dists) 顔認証は、予め保存されている個人の顔のデータと認証中の顔の画像とを照合し、その人物が誰であるかを識別する技術です。. のようなif文を書きたいのですが、"dists"は配列で値が入ってるのですか？ にある各種モデルを利用できる。 matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding_to_check) 二つのコードにエラーが出たのですが、このコードは具体的にはどのような内容のこーどなどでしょうか？ dists = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding_to_check) この記事は、あくあたん工房 GWアドベントカレンダー２日目の記事です。 https://gw-advent.9wick.com/calendars/36 記念すべき人生初のアドベントカレンダーで、何を書こうか迷ったのですが、自分がどっぷりっと使って（浸かって）いるJavaScriptのことを書くのもなんだかな〜と思ったので、少し前にとあるデモ発表のために構築したAWSの顔認証APIの使い方を書いていこうと思います。 ただ、時間と知識がなかったため、変態的かつ非効率な手法を使用している箇所が多くありますが … Ubuntu18.04 (GPU環境) と Windows 10 (CPU環境) で確認しました。 while True: if dists < 0.3: 何度も何度もすみませんが、回答よろしくお願いします。, 同じサイズでなくてもよいですが、基本的にはおおよそ同じ大きさの画像一杯に認証対象の顔が大きく写っているという状況が望ましいです。 ある特定の画像でだけエラーが起こるということは、その画像で顔の検出に失敗している可能性があります。 顔認識のPythonプログラム. また何か分からないことがあれば、質問させても大丈夫でしょうか？もし可能であれば、その時にお力を貸していただければ嬉しいです。, 無事解決したようでよかったです。 known_face_imgs = [] print( 'OK') #顔の領域から特徴量を抽出する for path in files: known_face_locs.append(loc), face_loc_to_check = face_recognition.face_locations(face_img_to_check, model=”hog”) この前のエラーもそれが原因だと個人的に思っています。 import cv2 face_loc_to_check = face_recognition.face_locations(face_img_to_check, model=”cnn”) OpenCVで顔認証を行い、顔の画像のみをトリミングして保存する OpenCVでは画像の変換に関するライブラリが非常に揃っています。このライブラリを使用することで、画像編集が苦手な方でも比較的容易 … break 使用しているものがPCではなく、raspberry pi４でOSがRaspbian10です。 それらを含めた時に利用可能な顔関係の機能は飛躍的に増える。, 以下の記事を参照すれば、そこにあって変化している顔と、顔写真とを区別できる。そういったことさえも、OpenCV上に構築できる。, Liveness Detection with OpenCV https://github.com/opencv/open_model_zoo というコードにエラーが発生してしまいました。この部分は具体的にはどのような処理なのでしょうか。また、何かアドバイスがございましたら、お教えください。何度も何度もすみません。お時間があれば返答よろしくお願いします。, 2020年11月9日 10:28に質問したのですが、おそらく画像から特徴量を取得することができずにエラーが出ていたと思います。問題の画像を消したら無事成功しました。質問しておきながら、本当にすみません。 前回は、Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出しました（OpenCVを使った顔認識（Haar-like特徴分類器））。今回は、応用として、Haar-like特徴分類器で抽出した顔画像をOpenCVの顔推定器（Eigenface, Fisherface, LBPH）に学習させ、表情の違い、変装、ライトの当たり具 … loc = face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”)、 dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、顔認証を行う方法について紹介します。. “cnn” を指定した場合、CNN ベースのモデルになります。, CNN のほうが高精度ですが、計算量が多く、CPU で実行した場合は時間がかかってしまいます。GPU が使える PC ではこちらを選択するとよいでしょう。, 返り値は、顔の特徴量を表す1次元の numpy 配列の list となっています。, 登録されている人物の顔の特徴量 known_face_encodings と認証する人物の顔の特徴量 face_encoding_to_check を compare_faces に渡すことで、登録されている人物の中にマッチする人物がいるかどうかを調べられます。 登録されている1人目の人物はオバマ大統領なので、正解しています。, 内部的には、似ているかどうかの判定は特徴量同士の距離で判定しています。 /前の変更箇所　ここから/ AI coordinator管理人の清水秀樹です。 本日は簡単に個人を識別できるAIのご紹介です。 しかもすぐに試せて、そこそこ精度が高い。 ついに気軽に個人を識別できるようになってきました。 顔認証を簡単に試せるようになっていたので、やってみました。 インストール前に apt で GCC 及び CMake をインストールし、C++ のビルド環境を整えます。, 準備ができたら、pip で Face Recognition をインストールします。, インストール前に Visual Studio 2019 Community と CMake をインストールし、C++ のビルド環境を整えます。, face_locations() で読み込んだ顔の画像から、顔の領域を検出します。 また、pystyleさんの言う通りに変更したら、別のエラーが出ました。 機械学習を使った顔認識は、画像内で顔を見つける機能として、カメラアプリなどのいくつかの製品で使われています。 顔認識機能は、分類の問題になります。 顔を検出するタスクを実行するための一般的な方法のひとつは、svmや画像変換をする方法です。 for img in known_face_imgs: face_img_to_check = face_recognition.load_image_file(“test.jpg(変更箇所)”) ) What is going on with this article? ↓ 以前書いた記事の続編（後編）ということになります。 www.asanohatake.com とりあえずディープラーニングの基本的なことは理解したつもりでした。 しかし、自分で作ろうと思っても全くどうしたらいいのかわからないことに気づき、勉強法を変えることにしました。 readNetFromModelOptimizer() たとえ顔がマスクで隠れていても、目の下のしわ、鼻筋やこめかみ、マスクで隠れていない部分から個人を特定できるようになっているのです。 ディープラーニングは、画像認識技術に文字通り「革命」をもたらしました。 顔認証は、予め保存されている個人の顔のデータと認証中の顔の画像とを照合し、その人物が誰であるかを識別する技術です。 のように、コードを少し変更し、実行してみたのですが、