[C#] OpenCvSharp 얼굴검출 기능 구현하기

안녕하세요

 

이번 포스팅은 OpenCvSharp을 이용한 이미지 얼굴 검출 기능 입니다

 

포스팅에 앞서 준비물이 필요합니다

 

1. haarcascade_frontalface_alt.xml 파일을 다운로드 받아 해당 Degub 폴더에 삽입해주세요.

 

haarcascade_frontalface_alt.zip

0.10MB

 

 

자 이렇게 준비물이 준비가 완료가 되셨다면 아래 단계를 따라해 주세요

 

[디자인]

  - 메뉴에 얼굴검출 메뉴를 등록해 주세요

 

[Source Code]

  - 해당 메뉴에 클릭이벤트를 기능을 만들어 주세요

        private void haar얼굴검출ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            using (Face FA = new Face())
            using (IplImage temp = FA.FaceDetect(src))
            {
                result = temp.Clone();

            }
            pictureBoxIpl2.ImageIpl = result;

        }

 

그리고 클래스를 생성해 줍니다

 

[Source Code]

- 저는 클래스명을 Face로 생성하였습니다

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;

namespace OpenCV_V1
{
    class Face : IDisposable
    {
        IplImage FindFace;

        public IplImage FaceDetect(IplImage src)
        {
            // CvHaarClassifierCascade, cvHaarDetectObjects
            // 얼굴을 검출하기 위해서 Haar 분류기의 캐스케이드를 이용한다

            CvColor[] colors = new CvColor[]{
                new CvColor(0,0,255),
                new CvColor(0,128,255),
                new CvColor(0,255,255),
                new CvColor(0,255,0),
                new CvColor(255,128,0),
                new CvColor(255,255,0),
                new CvColor(255,0,0),
                new CvColor(255,0,255),
            };

            const double scale = 1.04;
            const double scaleFactor = 1.139;
            const int minNeighbors = 2;

            using (IplImage img = src.Clone())
            using (IplImage smallImg = new IplImage(new CvSize(Cv.Round(img.Width / scale), Cv.Round(img.Height / scale)), BitDepth.U8, 1))
            {
                // 얼굴 검출용의 화상의 생성
                using (IplImage gray = new IplImage(img.Size, BitDepth.U8, 1))
                {
                    Cv.CvtColor(img, gray, ColorConversion.BgrToGray);
                    Cv.Resize(gray, smallImg, Interpolation.Linear);
                    Cv.EqualizeHist(smallImg, smallImg);
                }

                using (CvHaarClassifierCascade cascade = CvHaarClassifierCascade.FromFile(Application.StartupPath + "\\" + "haarcascade_frontalface_alt.xml"))
                using (CvMemStorage storage = new CvMemStorage())
                {
                    storage.Clear();

                    // 얼굴의 검출

                    CvSeq<CvAvgComp> faces = Cv.HaarDetectObjects(smallImg, cascade, storage, scaleFactor, minNeighbors, 0, new CvSize(30, 30), new CvSize(0, 0));

                    // 검출한 얼굴에 원을 그린다
                    for (int i = 0; i < faces.Total; i++)
                    {
                        CvRect r = faces[i].Value.Rect;
                        CvPoint center = new CvPoint
                        {
                            X = Cv.Round((r.X + r.Width * 0.5) * scale),
                            Y = Cv.Round((r.Y + r.Height * 0.5) * scale)
                        };
                        int radius = Cv.Round((r.Width + r.Height) * 0.25 * scale);
                        img.Circle(center, radius, colors[i % 8], 3, LineType.AntiAlias, 0);
                    }
                }
                FindFace = img.Clone();
                return FindFace;
            }
        }

        public void Dispose()
        {
            if (FindFace != null) FindFace.Dispose();
        }
    }
}

 

[결과 창]

  - 실행하게 되면 다음과 같은 결과가 나오게 됩니다

    얼굴 인식율이 100%로는 아니지만 90%로 이상 검출이 가능한거 같네요