[python] OpenCV를 사용하여 얼굴 인식하기

22 Nov 2023

python

이번 글에서는 Python 언어와 OpenCV 라이브러리를 사용하여 얼굴을 인식하는 과정을 알아보겠습니다. OpenCV는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 강력한 라이브러리로, 다양한 기능을 포함하고 있습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

얼굴 인식을 위해 우선 Python과 OpenCV를 설치해야 합니다. 아래의 명령어로 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

이미지에서 얼굴 인식하기

이미지에서 얼굴을 인식하는 방법은 다음과 같습니다.

import cv2

# 이미지 파일 읽기
image = cv2.imread("image.jpg")

# 얼굴 인식을 위한 분류기 로드
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

# 그레이스케일로 변환
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 얼굴 인식 수행
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 얼굴 주변에 사각형 그리기
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)

# 이미지 파일로 출력
cv2.imwrite("output.jpg", image)

이 코드는 image.jpg 파일에서 얼굴을 인식하고, 각 얼굴 주변에 사각형을 그려서 output.jpg로 저장합니다. haarcascade_frontalface_default.xml 파일은 얼굴을 인식하기 위한 학습된 데이터입니다.

실시간 비디오에서 얼굴 인식하기

실시간 비디오에서 얼굴을 인식하는 방법은 다음과 같습니다.

import cv2

# 얼굴 인식을 위한 분류기 로드
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

# 비디오 캡처 생성
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 비디오 프레임 읽기
    ret, frame = video_capture.read()

    # 그레이스케일로 변환
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 얼굴 인식 수행
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 얼굴 주변에 사각형 그리기
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)

    # 화면에 출력
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 'q' 키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 비디오 캡처 종료
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

이 코드는 웹캠의 실시간 비디오를 가져와 얼굴을 인식하고, 각 얼굴 주변에 사각형을 그려줍니다. ‘q’ 키를 누르면 종료됩니다.

이렇게 Python과 OpenCV를 사용하여 얼굴을 인식할 수 있습니다. 더 많은 기능을 사용하려면 OpenCV 공식 문서를 참고하세요.

참고 문서: https://docs.opencv.org/