C++とOpenCVでリアルタイム顔追跡を実現する方法

本記事では、OpenCVを使ってリアルタイムで顔を追跡する方法を解説します。このプログラムは前回の顔検出プログラムと基本的な構造は同じですが、大きく2つの点が異なります。

• 顔を識別する際に、長方形（rectangle）の代わりに楕円（ellipse）を使用している点
• 検出した顔の座標をコンソールウィンドウに表示するための cout 文を追加している点

リアルタイム顔検出プログラム

以下は、Webカメラの映像からリアルタイムで人間の顔を検出・追跡するC++プログラムの完全なコードです。

#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
//このヘッダーには図形描画関数の定義が含まれています//
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
//このヘッダーにはCascadeClassifier（カスケード分類器）の定義が含まれています//
#include<string>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
    Mat video_stream;//ビデオストリームからのフレームを保持する行列を宣言//
    VideoCapture real_time(0);//デフォルトのWebカメラから動画をキャプチャ//
    namedWindow("Face Detection");//結果を表示するウィンドウを宣言//
    string trained_classifier_location = "C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";//学習済みXML分類器の場所を文字列で定義//
    CascadeClassifier faceDetector;//CascadeClassifierクラスのオブジェクト「faceDetector」を宣言//
    faceDetector.load(trained_classifier_location);//学習済みXML分類器をオブジェクトに読み込む//
    vector<Rect>faces;//検出した顔を格納する矩形ベクトル「faces」を宣言//
    while (true) {
        faceDetector.detectMultiScale(video_stream, faces, 1.1, 4, CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));//'video_stream'行列内の顔を検出//
        real_time.read(video_stream);//カメラからフレームを読み込み、'video_stream'行列に格納//
        for (int i = 0; i < faces.size(); i++){ //顔の位置を特定するためのループ//
            Point center(faces[i].x + faces[i].width * 0.5, faces[i].y + faces[i].height * 0.5);//顔の中心座標を取得//
            ellipse(video_stream, center,Size(faces[i].width * 0.5, faces[i].height * 0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);//顔に楕円を描画//
            int horizontal = (faces[i].x + faces[i].width * 0.5);//座標の水平方向（X）の値を取得//
            int vertical=(faces[i].y + faces[i].width * 0.5);//座標の垂直方向（Y）の値を取得//
            cout << "Position of the face is:" << "(" << horizontal << "," << vertical << ")" << endl;
            //コンソールウィンドウに顔の位置を表示//
        }
        imshow("Face Detection", video_stream);
        //検出した顔を表示//
        if (waitKey(10) == 27){ //各フレームごとの待機時間は10ミリ秒//
            break;
        }
    }
    return 0;
}

実行結果

このプログラムを実行すると、Webカメラの映像がウィンドウに表示され、検出された顔の周囲にマゼンタ色の楕円がリアルタイムに描画されます。同時に、コンソールウィンドウには顔の中心座標（X, Y）が継続的に出力されます。

コードの重要ポイント

CascadeClassifier（カスケード分類器）

CascadeClassifierは、OpenCVに標準搭載されているオブジェクト検出用のクラスです。今回はHaar特徴ベースの学習済み分類器「haarcascade_frontalface_alt.xml」を読み込み、正面顔を検出しています。このXMLファイルはOpenCVのインストールフォルダ内のdata/haarcascadesディレクトリに含まれています。パスは環境に合わせて適宜変更してください。

detectMultiScale() 関数

画像中から複数のサイズの顔を検出する関数です。主な引数は以下の通りです。

• 1.1：スケールファクター。画像を縮小しながら多段階で検出を行う際の縮小率
• 4：minNeighbors。誤検出を減らすために必要な近傍矩形の最小数
• Size(30, 30)：検出対象となる顔の最小サイズ

楕円の描画と座標の出力

検出した顔の矩形情報から中心点を計算し、ellipse()関数で顔を囲む楕円を描画します。さらに、中心のX座標・Y座標をcoutでコンソールに出力することで、顔の位置を数値として把握できます。この仕組みを応用すれば、顔の位置に連動したロボット制御やUI操作など、さまざまなアプリケーションへの拡張が可能です。