このリポジトリは、顔検出および特徴量抽出のための様々な Python スクリプトを含んでいます。各スクリプトは異なるアルゴリズムや手法を使用しており、簡単に実行できるようになっています。
このリポジトリのコードを Google Colab 上で実行することも可能です。
| Colab name | Colab Page |
|---|---|
| face_features.ipynb |  |
まず、リポジトリをクローンします：
git clone https://github.com/yhotta240/face_features.git
cd face_features必要なパッケージをインストールするために、以下のコマンドを実行してください：
pip install -r requirements.txt
imagesフォルダに画像をアップロードします。
initialize.py には、ユーザーが変更できる設定が含まれています。以下の設定を必要に応じて変更してください：
# initialize.py
# 入力画像のパス
image_path = "images/sample.png"
# 画像のリサイズ設定
isResize = True
width_size = 256
hight_size = 256
# プロット設定
isPlot = True
plt_axis = "off"
# 出力画像の保存設定
isOutputImage = True以下のコマンドを実行して run.py を開始します：
python run.pyリポジトリには以下のスクリプトが含まれています。run.py を実行して、実行するスクリプトを選択できます。
face_canny_edge.py- Canny エッジ検出face_corner.py- Harris コーナー検出face_detection.py- 顔検出face_dlib.py- dlib を使用した顔検出face_dlib_features_csv.py- dlib を使用した顔特徴点抽出と CSV 出力face_goodFeaturesToTrack.py- Shi-Tomasi 角点検出face_haar-like.py- Haar-like 特徴量を使用した顔検出face_hog_descriptor.py- HOG 特徴量抽出face_landmark_detection.py- 顔ランドマーク検出grayscale.py- グレースケール変換hog_descriptor.py- HOG 特徴量抽出
実行後、番号を入力して対応するスクリプトを選択します。
例：
1. face_canny_edge.py
2. face_corner.py
3. face_detection.py
...
選択してください: 1選択したスクリプトが実行されます。
実行処理後の画像は、output フォルダが存在しない場合、自動で作成され、その中に今日の日付のフォルダが生成されます。その日付フォルダの中に実行後の画像が保存されます。
face_features/
│
├── images/
│ └── sample.png # サンプル画像（変更可）
│
├── models/
│ └── shape_predictor_68_face_landmarks.dat # 顔ランドマーク検出用モデル
│
├── scripts/
│ ├── face_canny_edge.py # Canny エッジ検出スクリプト
│ ├── face_corner.py # Harris コーナー検出スクリプト
│ ├── face_detection.py # 顔検出スクリプト
│ ├── face_dlib.py # dlib を使用した顔検出スクリプト
│ ├── face_dlib_features_csv.py # dlib を使用した顔特徴点抽出と CSV 出力スクリプト
│ ├── face_goodFeaturesToTrack.py # Shi-Tomasi 角点検出スクリプト
│ ├── face_haar-like.py # Haar-like 特徴量を使用した顔検出スクリプト
│ ├── face_hog_descriptor.py # HOG 特徴量抽出スクリプト
│ ├── face_landmark_detection.py # 顔ランドマーク検出スクリプト
│ ├── grayscale.py # グレースケール変換スクリプト
│ └── hog_descriptor.py # HOG 特徴量抽出スクリプト
│
├── face_features.ipynb # Colab を使用して作成された Jupyter ノートブック
│
├── initialize.py # 設定ファイル
│
├── requirements.txt # 依存関係ファイル
│
└── run.py # スクリプト選択および実行ファイル
この README は、リポジトリの概要、セットアップ方法、設定の変更方法、スクリプトの実行方法、およびプロジェクト構成について説明しています。必要に応じて内容を追加や修正してください。