レンズの歪曲収差と対応方法(3)

レンズの歪曲収差と対応方法(2)では予めプリセット画像から40個の歪曲収差を模したイメージファイルを作成しました。

今回は全てのプリセット画像を元にそれぞれから40個ずつ歪曲収差をもしたプリセット画像を作成し実際に顔認証を検証してみました。

プリセット画像の準備

プリセット画像として20枚の著名人の顔画像を用意しました。

用意したプリセット画像20枚

これらについてレンズ歪曲収差のエミュレーション作成を指定します。指定するのはtest_script_for_face01_119.pyの下の部分です。

## レンズ歪みのエミュレーションをするかどうか: on か off
f.lens_distortion_emulate(
	switch='on'
)

検証

20枚あったプリセット画像が800枚追加されて820枚になりました。

レンズ歪曲収差のエミュレーションをした820枚のプリセット画像

この状態から自動的に顔認証にはいります。出力された顔認証画像は195枚。

アウトプットされた画像195枚

まとめ

感度良く顔認証が出来ましたが20枚のプリセット画像から800枚のレンズ歪曲収差のエミュレート画像を作り出してその全てに対して顔認証を行うのはリソースの無駄を作っているような気がします。この方法でもよいのですが予めそのレンズに対してエミュレートしてレンズ歪曲収差の数値を導き出した上で各プリセット画像に対してその数値で新たにプリセット画像を作れば20枚余分に作れば良いことになります。その様なユーティリティを作るかどうかは別としてアイデアとして持っておこうと思いました。

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