[전자종합설계] 자율 주행 자동차_장애물 인식

Cascading + Harr를 이용한 장애물 인식

환경

Opencv_Python + Cascading Utility

* Cascading Training 관련 Tool 다운로드 사이트

http://amin-ahmadi.com/cascade-trainer-gui/

* Tool 사용법(Youtube)

https://www.youtube.com/watch?v=EkKOmyF7iqA

Cascading Output : cascade.xml

Opencv_Python에서의 사용 방법

## -*- coding: utf-8 -*-  # 한글 주석쓸려면 적기
#https://dodo-it.tistory.com/30
import cv2

font = cv2.FONT_ITALIC


def faceDetect():
    eye_detect = False
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier("C:/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")  # 얼굴찾기 haar 파일
    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("C:/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml")  # 눈찾기 haar 파일
    #face_cascade = cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalface_default.xml")  # 얼굴찾기 haar 파일
    #eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_eye.xml")  # 눈찾기 haar 파일
    #C:\Users\pms94\PycharmProjects\Opencv_Python

    try:
        cam = cv2.VideoCapture(0)
    except:
        print("camera loading error")
        return

    while True:
        ret, frame = cam.read()
        if not ret:
            break

        if eye_detect:
            info = "Eye Detention ON"
        else:
            info = "Eye Detection OFF"

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

        # 카메라 영상 왼쪽위에 위에 셋팅된 info 의 내용 출력
        cv2.putText(frame, info, (5, 15), font, 0.5, (255, 0, 255), 1)

        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)  # 사각형 범위
            cv2.putText(frame, "Detected Face", (x - 5, y - 5), font, 0.5, (255, 255, 0), 2)  # 얼굴찾았다는 메시지
            if eye_detect:  # 눈찾기
                roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
                roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]
                eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
                for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
                    cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 2)


        cv2.imshow("frame", frame)
        k = cv2.waitKey(30)

        # 실행 중 키보드 i 를 누르면 눈찾기를 on, off한다.
        if k == ord('i'):
            eye_detect = not eye_detect
        if k == 27:
            break
    cam.release()
    cv2.destroyAllWindows()


faceDetect()

추가

* LibSVM을 활용한 학습 방법

http://jangjy.tistory.com/98?category=754472

- 해당 프로그램을 설치할 때 gnuplot 4.x 버전을 설치하여야 제대로 동작함.