10/7_オープンCAE勉強会発表資料

1. cascade分波器を作ってopenCVで使ってみ
たけどうまくいかないいったり、いかな
かったりする件について
H.Oishi
2023/10/7
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2. Cascade分波器についての理解
＊このサイトを参考しました。（ジコログさん）
https://self-
development.info/opencv%E3%81%A7%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A4%9C
%E5%87%BA%E3%80%90%E3%82%AB%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%83%B
C%E3%83%89%E5%88%86%E9%A1%9E%E5%99%A8%E3%82%92%E8%87%
AA%E4%BD%9C%E3%81%99%E3%82%8B%E3%80%91/
きっかけは、仕事で動画のコマからとある画像を抽出して画像解
析をしたいと思ったのがきっかけです。
結局、とある画像の抽出は、特徴線を円や矩形で抽出すること
でできたのですが、その時トライアルしたOpenCVを利用したオ
ブジェクト検出で自作のcascade分波器で画像認識ができなかっ
たので、お知恵をお借りできないかと考えてエントリーしました。
もし、自作された方いらっしゃたら情報交換させていただけると
幸いです。
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てまりのユニバーサルデザイン
ユニバーサル社会で役立つデザインや技術の研究
「いろんな意味で、分類器自作は難しい！」と結論づけられていて、やっぱり難しいのかな。。

3. Cascade分波器の作成手順①
• OpenCV公式サイトより、3系をダウンロード。
https://opencv.org/releases/
3
展開したフォルダ内から、以下3ファイルを別フォルダに移動。
*opencv_createsamples.exe
*opencv_traincascade.exe
*opencv_world3412.dll

4. Cascade分波器の作成手順②
• 正解画像の準備
1枚の正解画像から、1000枚の正解画像を作成。
「opencv_createsamples.exe」使用。
“opencv_createsamples.exe -img ./ok_pict/monster_v1.png -vec ./monster_v1.vec -
num 1000 -bgcolor 255 -maxidev 40 -maxxangle 0.8 -maxyangle 0.8 -maxzangle 0.5
–show”
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「monster_v1.vec」ファイルに正解画像の特徴データを保存

5. Cascade分波器の作成手順③
• 不正解画像の準備
機械学習のサイトより入手。ジコログさんのHPに貼ってあった
鳥の画像ファイル倉庫は死んでいるようなので、別で探して準備。
CaltechDATA
100枚を選択して、
NGリスト化。
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get_file_list.py ng_bird_list

6. Cascadeclassfier_monster_lessディレクトリ作成
「opencv_traincascade.exe」使用。
“opencv_traincascade.exe -data ./cascadeclassfier_monster_less/ -vec
./monster_v1.vec -bg ./ng_bird_list_less.txt -numPos 900 -numNeg 100”
*作成した正解画像1000枚から900枚を使用。仮に100枚使用不可であっても無視できる。
Cascade分波器の作成手順④
• Cascade分波器の作成
6
Cascadeclassfier_monster_less
ディレクトリ内に、「cascade.xml」作成
されていることを確認。

7. Cascade分波器の作成手順⑤
• Cascade分波器の動作検証
7
Imput_img
Output_img
残念ながら何も認識していない。
＊ちなみに、
ジコログさんのページでは
↓のように認識されていた。
print出力

8. 他やってみたことリスト
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No ok画像
（モンスター）
ng画像
（鳥）
作成された.xml
ファイルのサイズ
結果
Ref 1,000枚 100枚 5kB 画像認識されず
1 1,000枚 1,000枚 4kB 画像認識されず
2 10,000枚 10,000枚 10kB 画像認識されず
3 1,000枚 100枚 5kB（Refと同じ） 画像認識されず
No ok画像
（顔画像）
ng画像
（鳥）
作成された.xml
ファイルのサイズ
結果
4 1,000枚 100枚 5kB 顔認識された！
5 1,000枚 100枚 5kB（No.4と同じ） 顔認識されず
学習画像
入力画像 出力画像
入力画像 出力画像
No.3
No.4 入力画像 出力画像
No.5
文字背景をちょっと追加

9. まとめ
• お手製cascade分波器では、サイズの違いなどで認識がうまくいか
ないことが多い。コメント通りにはいかない。やはり難しい。
• 顔、目、笑顔を識別するcascade分波器は、githubの
opencv/data/haarcascadesに.xml(extensible markup
language)形式で格納されている。
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