Tinker Board : Pi Camera 2.1 적용 Python 얼굴인식

출처

• Pi카메라 2.1버전은 구동되지만 영상이 녹색빛을 띄네요. | 47기 : ASUS 팅커보드 S

Pi카메라 2.1로 영상을 받을 경우 녹색빛으로 보이는데, 네이버카페에서 aciddust님이 올려주신 white_balance.py 소스를 가지고, 파이썬 예제의 얼굴인식 소스에서 카메라로 받은 이미지를 white_balance 작업 후 진행되도록 수정했습니다. 완벽하게 원하는 수준의 영상을 얻을 수는 없었지만, 이전 보다는 좋은 영상을 얻을 수 있었습니다.

다만 S/W로 보정하다보니 조금 느려진 기분이 들고, USB 카메라보다 화질은 아직 떨어 지고, 전용 카메라가 도착하며 다시 시도 해보겠습니다. 지금은 USB 카메라로 하는것이 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

소스 복사

$ mkdir facedetect
$ cd facedetect
$ cp /usr/local/share/OpenCV/samples/python/facedetect.py .
$ cp /usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml .
$ cp /usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml .

facedetect.py 소스

white_balance 참조

# bluexmas
import white_balance as wb

카메라로 받은 이미지 정보를 white_balance 적용

        # bluexmas
        img = wb.retinex_adjust(img)
        img = wb.gray_world(img)
        img = wb.gimp(img,0.05)

facedetect.py 전체 소스

#!/usr/bin/env python

'''
face detection using haar cascades

USAGE:
    facedetect.py [--cascade ] [--nested-cascade ] []
'''

# Python 2/3 compatibility
from __future__ import print_function

import numpy as np
import cv2

# local modules
from video import create_capture
from common import clock, draw_str

# bluexmas
import white_balance as wb


def detect(img, cascade):
    rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(30, 30),
                                     flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    if len(rects) == 0:
        return []
    rects[:,2:] += rects[:,:2]
    return rects

def draw_rects(img, rects, color):
    for x1, y1, x2, y2 in rects:
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)

if __name__ == '__main__':
    import sys, getopt
    print(__doc__)

    args, video_src = getopt.getopt(sys.argv[1:], '', ['cascade=', 'nested-cascade='])
    try:
        video_src = video_src[0]
    except:
        video_src = 0
    args = dict(args)
    cascade_fn = args.get('--cascade', "../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
    nested_fn  = args.get('--nested-cascade', "../../data/haarcascades/haarcascade_eye.xml")

    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn)
    nested = cv2.CascadeClassifier(nested_fn)

    cam = create_capture(video_src, fallback='synth:bg=../data/lena.jpg:noise=0.05')

    while True:
        ret, img = cam.read()
        
        # bluexmas
        img = wb.retinex_adjust(img)
        img = wb.gray_world(img)
        img = wb.gimp(img,0.05)
        
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        gray = cv2.equalizeHist(gray)

        t = clock()
        rects = detect(gray, cascade)
        vis = img.copy()
        draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0))
        if not nested.empty():
            for x1, y1, x2, y2 in rects:
                roi = gray[y1:y2, x1:x2]
                vis_roi = vis[y1:y2, x1:x2]
                subrects = detect(roi.copy(), nested)
                draw_rects(vis_roi, subrects, (255, 0, 0))
        dt = clock() - t

        draw_str(vis, (20, 20), 'time: %.1f ms' % (dt*1000))
        
        cv2.imshow('facedetect', vis)

        if cv2.waitKey(5) == 27:
            break
    cv2.destroyAllWindows()

소스 파일

facedetect.tar

실행

$ python3 facedetect.py --cascade haarcascade_frontalface_alt.xml --nested-cascade haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml /dev/video0

실행 결과