まずは、このリンクの通りにやってみますよ！
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(1) 環境を作る
あ、いや、やっぱりアナコンダは嫌だな。virtualenvにしよう。
C:\python>virtualenv face C:\python>cd face C:\python\face>Scripts\activate C:\python\face>pip list Package Version ---------- ------- pip 20.0.2 setuptools 45.2.0 wheel 0.34.2
まず、これで環境を作って、入って、そこに何もインストールされていないことを確認する。
(2) opencvをインストールする
C:\python\face>pip install opencv-python C:\python\face>pip list Package Version ------------- -------- numpy 1.18.2 opencv-python 4.2.0.34 pip 20.0.2 setuptools 45.2.0 wheel 0.34.2
なんと、numpyも一緒にダウンロードされるのか。
(3) xmlを取ってくる
wgetとかbrewとかの使い方が分からないので、直接ブラウザで次のファイルを取ってきます。
(4)
先のリンクのfaceRecognition.pyを動かしてみるが、
どうやら# % matplotlib inlineあたりが、jupyterじゃないと動かないっぽい。
うーむ。とりあえず、ここまでをfaceRec1.pyとして保存しておいた。
・・・ということで、ここから別の記事を参照します。
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コチラの記事では、別のHaar-like特徴分類器を使うようです。
"haarcascade_frontalface_alt2.xml"みたいです。
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
記事の中の"face_and_eye_recognition.py"を、そのまま使ってみます。
※XMLファイルの配置に注意しましょう。
とりあえず、まずは動いた！ここまでをfaceRec2.pyとして保存しておいた。
ただ、私はモザイクかけるプログラムを作りたいわけではないので、ここからプログラムを改造していきます。
というか、確かに、PC負荷が高い。こういうときって、マルチスレッドだったよね。
とはいえ、pythonのthreadingを使っても上手く常駐させられなかったような気もする。
