Machine Learning 실습 (22)

도형 그리기

• cv2.line(배경이미지, 시작점좌표, 끝점좌표, 색상, 선두께) : 직선 그리기 함수
• cv2.circle(배경이미지, 중심좌표, 반지름, 색상, 선두께) : 원 그리기 함수
• cv2.rectangle(배경이미지, 좌상단점좌표, 우하단점좌표, 색상, 선두께) : 사각형 그리기 함수
• cv2.ellipse(배경이미지, 중심좌표, 장축/단축길이, 호의시작각, 호의 종료각, 색상, 선두께) : 타원 그리기 함수
• cv2.putText(배경이미지, 출력내용, 출력시작좌표, 폰트, 크기, 색상, 굵기) : 텍스트 입력 함수

CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX normal size sans-serif font
CV_FONT_HERSHEY_PLAIN small size sans-serif font
CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX normal size sans-serif font (more complex than CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX )
CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX normal size serif font
CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX normal size serif font (more complex than CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX )
CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL smaller version of CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX
CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX hand-writing style font
CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX more complex variant of CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX

 

import cv2
# 색감 설정값 cv2.IMREAD_COLOR
img = cv2.imread('data/lenna.png')

# 색상공간 변형 bgr -> rgb
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 행 200:400, 열 200:370
# 사각형 그리는 함수
img = cv2.rectangle(img, (200,200),(370,400),(0,255,0),5)
# 문자 입력
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 폰트 이름
# 이미지, 출력문구, 위치, 폰트, 크기, 색, 두께
img = cv2.putText(img, "Face ROI", (200,200-10), font, 1, (255,0,0),3)

plt.imshow(img)
plt.show()

cvlib 얼굴 영역 인식하기

!pip install cvlib

 

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import cvlib as cv # 얼굴 인식 모듈 사용하기

# 색감 설정값 cv2.IMREAD_COLOR
img = cv2.imread('data/lenna.png')

# 색상공간 변형 bgr -> rgb
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 얼굴 인식
faces, confidences = cv.detect_face(img)
print(faces)
#[[좌측상단x,좌측y, 우측x,우측y]]
print(confidences)

# 직사각형으로 얼굴영역 표시하기
img = cv2.rectangle(img, (faces[0][0],faces[0][1]), (faces[0][2],faces[0][3]), (0,255,0), 3)

# 얼굴 문자 입력
img = cv2.putText(img, "face", (faces[0][0],faces[0][1]-10), font, 1, (0,255,0),3)

plt.imshow(img)
plt.show()

 

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img = cv2.imread('data/person_face.jpg')

print(img.shape)

# 얼굴 찾기
faces, confidences = cv.detect_face(img)
print(faces)
for (x, y, x2, y2)in faces:

    # 얼굴 roi 지정
    face_img = img[y:y2, x:x2] # 행,열

    # 성별 예측하기
    label, confidence = cv.detect_gender(face_img)
    
    # 각각의 얼굴 영역 박스 표시 
    img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
  
    # 이미지, 출력문구, 위치, 폰트, 크기, 색(r,g,b), 두께)
    gender = np.argmax(confidence)
    text = f'{label[gender]}:{confidence[gender]:.1%}'
    img= cv2.putText(img, text, (x-10,y-10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, (0, 255, 0), 3)

# 영상 출력
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)