[OpenCV Programming] 캐스케이드 분류기(Cascade Classifier)

캐스케이드 분류기는 Object Detection이 가능한 OpenCV의 대표적인 API이다. 초기에는 얼굴 인식을 위한 목적으로 만들어졌고, 최근에는 대부분의 물체 인식까지 가능하다. OpenCV는 얼굴 인식에 대해 훈련된 데이터(haarcascade)를 XML 형태로 제공한다. OpenCV의 sources/data/haarcascades 폴더 내에 포함된 파일로 얼굴 인식이 가능하다.

opencv/sources/data/haarcascades 목록

 

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Haarcasacade를 이용한 얼굴 인식

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('faces.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Cascade 분류기 생성
cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 얼굴 검출
face = cascade.detectMultiScale(gray)

for (x,y,w,h) in face:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0,255,0), 1)
    
cv2.imshow("Face detect", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

캐스케이드 분류기를 생성하는 cv2.CascadeClassifier()는 검출기 파일을 인자로 사용하며, detectMultiScale에 이미지를 인자로 지정하면 분류기에 해당하는 검출이 이루어진다. 얼굴이 아닌 눈을 검출하려면 haarcascade_eye.xml 파일을 사용하는 등 원하는 검출 부위에 따라 파일을 선택하면 된다. haarcascade는 얼굴 검출을 목적으로 개발되었지만, 출력 결과처럼 예상하지 못했던 부분에서 얼굴이라고 인식된 부분이 있는 것으로 보아 개선될 필요가 있다고 느껴진다.

 

* Reference

Cascade Classification — OpenCV 2.4.13.7 documentation