【OpenCV C++】顔認識をリアルタイムで行いたい～2日目～

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どうも、プログラミングの鬼シヨツ鬼です。
「OpenCV(C++)で顔認識をリアルタイムに行いたいぜ」って人に向けて、僕が試行錯誤した開発記を連載6回で書いています。

過去の記事は↓からどうぞ！
【OpenCV C++】顔認識をリアルタイムで行いたい～1日目～ - シヨツ鬼のブログ

ちなみに、この記事は下記の動画と関連しています。
こちらの動画を先に見ていただくと、実際に動く際のイメージが掴めます。
YouTube:【自作】ゆゆうたさんをバーチャルユーチューバー化してみた

また、OpenCVのインストール方法はこちらの動画をご覧ください。
YouTube:OpenCVのインストール方法【Visual Studio】【C++】

2日目：検出範囲を半分にしたら、検出が早くなった！

2日目：検出範囲を半分にしたら、検出が早くなった！

1日目ではカメラの起動と単純な顔認識を行いましたが、検出に時間がかかるため、リアルタイムにおこなうというのは厳しそうでした。
2日目では、検出範囲を半分にすることで、検出速度を向上させてみます。

やりたいこと

・検出範囲を半分にして、検出速度を上げる

f:id:shiyotsuki:20200502160323p:plain — 完成イメージ

ソースコード

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(void) {

	//デバイスのオープン
	VideoCapture cap(0);

	//カメラデバイスが正常にオープンしたか確認．
	if (!cap.isOpened())
	{
		//読み込みに失敗したときの処理
		return -1;
	}

	//取得したフレーム
	Mat frame;

	//カスケード分類器格納場所
	CascadeClassifier cascade; 

	//正面顔情報が入っているカスケード
	cascade.load("C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"); 
	
	//輪郭情報を格納場所
	vector<Rect> faces; 

	//次の顔検出対象を探る
	Mat detection_frame;

	//無限ループ
	while (1)
	{
		//USBカメラが得た動画の１フレームを格納
		cap >> frame;


		//検出範囲として上半分を切り出す
		Rect roi(Point(0, 0), Point(frame.cols, frame.rows / 2));
		detection_frame = frame(roi);

		//検出範囲を赤枠で囲む
		rectangle(frame, Point(0, 0), Point(detection_frame.cols, detection_frame.rows), Scalar(255, 0, 0), 3);

		//格納されたフレームに対してカスケードファイルに基づいて顔を検知
		cascade.detectMultiScale(detection_frame, faces, 1.1, 3, 0, Size(20, 20));

		//検出した顔の個数"faces.size()"分ループを行う
		for (int i = 0; i < faces.size(); i++) 
		{
			//検出した顔を赤色矩形で囲む
			rectangle(frame, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 3); 
		}


		//画像を表示．
		imshow("win", frame);

		//キーボード入力を受け付ける	
		const int key = waitKey(1);

		//qボタンが押されたとき
		if (key == 'q'/*113*/)
		{
			break;//whileループから抜ける．
		}

	}
	//すべてのウィンドウを閉じる
	destroyAllWindows();

	return 0;
}