[python] 파이썬을 사용한 얼굴 인식 및 인식

05 Dec 2023

python

이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 얼굴을 인식하고 인식하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. OpenCV 설치

얼굴 인식을 위해서는 먼저 OpenCV 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 OpenCV를 설치합니다.

pip install opencv-python

2. 이미지에서 얼굴 인식

얼굴 인식을 위해 먼저 이미지에서 얼굴을 인식하는 방법을 알아보겠습니다. 다음은 이미지에서 얼굴을 인식하고 사각형으로 표시하는 간단한 예제 코드입니다.

import cv2

# 이미지 로드
image = cv2.imread("face_image.jpg")

# 얼굴 인식을 위한 Haar cascades 로드
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

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

# 얼굴 검출
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 얼굴 주위에 사각형 그리기
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow("Faces Detected", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드를 실행하면 이미지에서 얼굴을 인식하고 사각형으로 표시한 결과를 확인할 수 있습니다.

3. 비디오에서 얼굴 인식

이미지뿐만 아니라 비디오에서도 얼굴을 인식할 수 있습니다. 다음은 웹캠으로부터 비디오를 캡처하면서 실시간으로 얼굴을 인식하는 예제 코드입니다.

import cv2

# 웹캠에서 실시간 비디오 캡처하기
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 얼굴 인식을 위한 Haar cascades 로드
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

while True:
    # 프레임 단위로 비디오 읽기
    ret, frame = cap.read()
    
    # 그레이스케일로 변환
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 얼굴 검출
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    
    # 얼굴 주위에 사각형 그리기
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
    # 결과 비디오 출력
    cv2.imshow("Faces Detected", frame)
    
    # 'q' 키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 종료 후 리소스 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위 코드를 실행하면 웹캠으로부터 실시간으로 얼굴을 인식하고 사각형으로 표시한 결과를 확인할 수 있습니다.

결론

이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 얼굴을 인식하고 인식하는 방법에 대해 알아보았습니다. OpenCV를 사용하면 이미지와 비디오에서 빠르게 얼굴을 인식할 수 있습니다. 얼굴 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 기술이며, 다양한 응용 프로그램에서 사용될 수 있습니다.

1. OpenCV 설치

2. 이미지에서 얼굴 인식

3. 비디오에서 얼굴 인식

결론

참고 자료