JavaとOpenCVライブラリを使って画像内の顔を検出する方法

JavaでOpenCVを使用して画像から顔を検出するには、CascadeClassifierクラスを利用します。このクラスは、分類器ファイル（カスケードファイル）を読み込み、画像内から目的のオブジェクト（ここでは顔）を検出する役割を担います。

CascadeClassifierクラスとは

CascadeClassifierは、OpenCVが提供する物体検出用のクラスです。事前に学習済みのカスケード分類器（XMLファイル）を読み込むことで、顔や人など特定のパターンを画像から認識できます。

detectMultiScale()メソッドについて

このクラスが持つdetectMultiScale()メソッドは、さまざまなサイズの複数オブジェクトを一度に検出できる便利なメソッドです。主に以下の引数を受け取ります。

• 入力画像を保持する Mat クラスのオブジェクト
• 検出された顔を格納するための MatOfRect クラスのオブジェクト

画像内の顔の数を取得する手順

1. CascadeClassifierクラスを使って「lbpcascade_frontalface.xml」ファイルを読み込む
2. detectMultiScale()メソッドを呼び出す
3. MatOfRectオブジェクトを配列に変換する
4. 配列の長さが、画像内に存在する顔の数となる

サンプルコード

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
public class FaceDetection {
    public static void main (String[] args) {
        // OpenCVのコアライブラリを読み込む
        System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
        // ファイルから画像を読み込む
        String file ="D:\\Images\\faces.jpg";
        Mat src = Imgcodecs.imread(file);
        // CascadeClassifierのインスタンスを生成
        String xmlFile = "lbpcascade_frontalface.xml";
        CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(xmlFile);
        // 画像から顔を検出する
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        classifier.detectMultiScale(src, faceDetections);
        System.out.println(String.format("Detected %s faces",
        faceDetections.toArray().length));
        // 検出した顔に枠線を描画する
        for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
            Imgproc.rectangle(
                src,
                new Point(rect.x, rect.y),
                new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
                new Scalar(0, 0, 255),
                3
            );
        }
        // 処理結果の画像を保存する
        Imgcodecs.imwrite("D:\\Images\\face_Detection.jpg", src);
        System.out.println("Image Processed");
    }
}

入力画像

実行結果

No of faces detected: 3

このように、CascadeClassifierとdetectMultiScale()を組み合わせることで、わずか数十行のコードでも画像内の顔を正確に検出し、その位置に枠線を描画した結果画像を出力することが可能です。