dlibとOpenCVの顔検出比較をしてみました。
時々見かける動画ですが、自分でもやってみたかったので、ちょっとお試し。
dlibのほうが向きとかに対する精度がよくて、
OpenCVのほうが早い感じ（Adaboostのおかげ？
業務で使用することになったら、もっと詳細に調査予定。
Linuxのほうがdlibの導入が簡単なので、Ubutntuでやってます。
Windowsでもdlibいれれば同じソースで動くはず。。。？
動画は以下。
赤色がOpenCVによる検出で、青色がdlibによる検出です。
youtu.be
ソースコードは以下。
動作させるには、pyファイルと同じディレクトリにOpenCVの学習済みデータを
配置する必要があります。
→./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
face_landmark_detector.py.
Usage:
face_landmark_detector.py [<video source>] [<resize rate>]
'''
import sys
import dlib
import cv2
import time
import copy
try:
fn = sys.argv[1]
if fn.isdigit() == True:
fn = int(fn)
except:
fn = 0
try:
resize_rate = sys.argv[2]
resize_rate = int(resize_rate)
except:
resize_rate = 1
# Dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# OpenCV
cascade_fn = "./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn)
video_input = cv2.VideoCapture(fn)
total_frame_count = 0
face_detection_frame_count_dlib = 0
face_detection_frame_count_opencv = 0
while(video_input.isOpened() == True):
total_frame_count += 1
ret, frame = video_input.read()
temp_frame = copy.deepcopy(frame)
# 処理負荷軽減のための対象フレーム縮小（引数指定時）
height, width = frame.shape[:2]
temp_frame = cv2.resize(frame, (int(width/resize_rate), int(height/resize_rate)))
# 顔検出(dlib)
start = time.time()
dets = detector(temp_frame, 1)
elapsed_time_dlib = time.time() - start
if len(dets) > 0:
face_detection_frame_count_dlib += 1
# 検出結果描画（dlib）
for k, d in enumerate(dets):
cv2.rectangle(frame, (int(d.left() * resize_rate), int(d.top() * resize_rate)), \
(int(d.right() * resize_rate), int(d.bottom() * resize_rate)), (255, 0, 0), -1)
# 顔検出(opencv)
gray_image = cv2.cvtColor(temp_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_image = cv2.equalizeHist(gray_image)
start = time.time()
rects = cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
if len(rects) == 0:
rects = []
else:
rects[:,2:] += rects[:,:2]
elapsed_time_opencv = time.time() - start
if len(rects) > 0:
face_detection_frame_count_opencv += 1
# 検出結果描画（OpenCV）
for x1, y1, x2, y2 in rects:
cv2.putText(frame, "OpenCV", (int(x1 * resize_rate), int(y1 * resize_rate)), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2.0, (0, 0, 255), thickness = 2)
cv2.rectangle(frame, (int(x1 * resize_rate), int(y1 * resize_rate)), (int(x2 * resize_rate), int(y2 * resize_rate)), (0, 0, 255), -1)
# 検出結果描画（dlib）
for k, d in enumerate(dets):
cv2.putText(frame, "Dlib", (int(d.left() * resize_rate), int(d.top() * resize_rate)), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2.0, (255, 0, 0), thickness = 2)
cv2.rectangle(frame, (int(d.left() * resize_rate), int(d.top() * resize_rate)), \
(int(d.right() * resize_rate), int(d.bottom() * resize_rate)), (255, 0, 0), 2)
print ("face detect(dlib) processing time:{0}".format(elapsed_time_dlib)) + "[sec]"
print ("face detect(opencv) processing time:{0}".format(elapsed_time_opencv)) + "[sec]"
print ("face detect(dlib) success count:" + '%06d' % face_detection_frame_count_dlib + "/" + '%06d' % total_frame_count)
print ("face detect(opencv) success count:" + '%06d' % face_detection_frame_count_opencv + "/" + '%06d' % total_frame_count)
print
cv2.imshow('face detector vs', frame)
c = cv2.waitKey(50) & 0xFF
if c==27: # ESC
break
video_input.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上。
