セレブリティ問題の解決法

Haar Cascadeを使用した顔検出: Haar Cascadeは、画像内の顔を検出するための古典的な手法です。OpenCVなどのライブラリを使用して、以下のコード例のように実装することができます。

import cv2
# カスケード分類器の読み込み
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 画像読み込み
img = cv2.imread('image.jpg')
# グレースケール変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 顔の検出
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 検出された顔の座標を表示
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 結果を表示
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Deep Learningを使用した顔検出: 近年、ディープラーニングを利用した顔検出手法が注目されています。特に、SSD (Single Shot MultiBox Detector) や YOLO (You Only Look Once) といったアーキテクチャは高いパフォーマンスを発揮します。以下は、YOLOv3を使用した顔検出のコード例です。

import cv2
import numpy as np
# モデルの読み込み
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')
# ネットワークの設定
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 画像読み込み
img = cv2.imread('image.jpg')
# 画像の前処理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# 検出された顔の座標を表示
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * img.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * img.shape[0])
            width = int(detection[2] * img.shape[1])
            height = int(detection[3] * img.shape[0])
            x = int(center_x - width / 2)
            y = int(center_y - height / 2)
            boxes.append([x, y, width, height])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)
# 非最大値抑制
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
for i in indices:
    i = i[0]
    box = boxes[i]
    x, y, w, h = box
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
    label = f"Face {i}"
    cv2.putText(img, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
# 結果を表示
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()