[OpenCV 21] 캐스케이드 분류기

Harr-like features

사격형 형태의 필터를 이용하여 얻은 특징들을 의미한다.

흰색 영역의 합에서 검정색 영역의 픽셀값을 뺀 결과 값을 추출한다.
적분 영상(Integral image)를 이용해서 빠르게 계산이 가능하다.

AdaBoost 알고리즘

week classifier를 모아서 성능을 향상시키는 방법이다. 캐스케이드 분류기의 경우 24 크기의 필터를 통해 이미지의 특징을 추출하는데 이때, 24크기의 필터에서 나올 수 있는 특징은 180,000개 이상이다. 캐스케이드 분류기에서는 adaboost 알고리즘을 이용해서 6000개 정도의 특징만 선별한다.

캐스캐이드 분류기(Cascade classifier)란?

캐스케이드는 직렬 형태로 순차적으로 일어나는 일련의 과정을 의미한다.

얼굴의 경우 영상의 전체에서 일부분을 차지하기 때문에 얼굴을 찾는 것보다 얼굴이 아닌 영역을 찾는 방법이 더 효과적일 수 있다. 때문에 적은 특징을 사용해서 얼굴이 아닌지를 판단하고, 얼굴이라고 판단되는 경우 특징의 수를 늘려 점차 정확도를 올려나간다. 위 방법을 통해 얼굴이 아닌 영역을 빠르게 걸러낼 수 있다.

OpenCV 함수

OpenCV에서는 사전에 학습된 특징에 대한 XML 파일을 제공하고 있다.

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/ocl.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[]) {
	ocl::setUseOpenCL(false);

	Mat src = imread("../data/lenna.bmp", IMREAD_GRAYSCALE);

	if (src.empty()) {
		cerr << "Image load failed!" << endl;
		return -1;
	}

	CascadeClassifier face_cascade("../data/haarcascade_frontalface_default.xml");

	if (face_cascade.empty()) {
		cerr << "Failed to open (face) xml file!" << endl;
		return -1;
	}

	TickMeter tm;
	tm.start();

	vector<Rect> faces;
	face_cascade.detectMultiScale(src, faces);

	tm.stop();
	cout << "Face detect: " << tm.getTimeMilli() << " ms." << endl;

	Mat dst;
	cvtColor(src, dst, COLOR_GRAY2BGR);

	for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
		rectangle(dst, faces[i], Scalar(255, 0, 255), 2, LINE_AA);
	}

#if 1
	CascadeClassifier eyes_cascade("../data/haarcascade_eye.xml");
	if (eyes_cascade.empty()) {
		cerr << "Failed to open (eye) xml file!" << endl;
		return -1;
	}

	for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
		Mat faceROI = src(faces[i]); // 위에서 찾은 얼굴 안에서 눈을 찾음
		vector<Rect> eyes;
		eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes);

		for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) {
			Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);
			int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25);
			circle(dst, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 2, LINE_AA);
		}
	}
#endif

//	imshow("src", src);
	imshow("dst", dst);
	waitKey();
}