학생용 교안 - 노트북 웹캠 얼굴인식 실습

수업 시작 전 · Python 3.12.10 설치

Windows 64비트 기준입니다. 수업용 PC의 Python 버전을 동일하게 맞추면 실습 오류를 줄일 수 있습니다.

기존 버전 확인: 이미 Python이 설치되어 있다면 CMD에서 py -0p를 입력해 설치된 버전을 확인할 수 있습니다. 다른 버전은 삭제하지 않아도 되며, 수업에서는 py -3.12를 사용합니다.

⬇ Python 3.12.10 (64-bit) 다운로드 Python 공식 페이지 열기 ↗

설치 파일 다운로드python-3.12.10-amd64.exe 파일을 다운로드한 뒤 실행합니다.

PATH 항목 체크설치 첫 화면 아래의 Add python.exe to PATH를 반드시 체크합니다.

Install NowInstall Now를 눌러 설치하고, 완료 화면이 나타날 때까지 기다립니다.

CMD에서 확인새 CMD를 열고 py -3.12 --version을 입력해 Python 3.12.10이 표시되는지 확인합니다.

중요: 기존에 다른 Python 버전이 설치되어 있어도 먼저 삭제할 필요는 없습니다. Python 3.12.10 설치 후 기존 CMD 창을 닫고 새 CMD 창을 연 다음 py -3.12 방식으로 수업을 진행합니다. 여러 버전이 설치된 PC에서도 3.12 버전을 정확히 지정할 수 있습니다.

오늘 실습 흐름

1. 웹캠 준비노트북 웹캠과 Python/OpenCV를 확인합니다.

2. 얼굴 학습웹캠으로 얼굴 사진을 수집하고 모델을 만듭니다.

3. 실시간 인식얼굴 사각형, 이름, 유사도 %를 표시합니다.

주의: 화면의 %는 실제 확률이 아니라 학습 이미지와의 유사도 점수입니다.

개인정보 약속

본인 또는 허락받은 사람의 얼굴만 촬영합니다.
얼굴 사진은 수업 실습용으로만 사용합니다.
수업이 끝나면 face_recognition_laptop_app 폴더를 삭제합니다.

1단계. 실습 폴더 만들기

Windows 노트북 기준입니다. CMD를 열고 아래 명령어를 실행하세요.

폴더 위치: 학교 PC의 바탕화면(Desktop)이 OneDrive 등으로 변경된 경우를 피하기 위해 실습 폴더를 %USERPROFILE% 아래에 만듭니다. 예: C:\Users\학생계정\face_recognition_laptop_app

Windows CMD 폴더 생성 명령어

cd %USERPROFILE%
mkdir face_recognition_laptop_app
cd face_recognition_laptop_app
mkdir dataset
mkdir trainer
dir

2단계. Python과 OpenCV 설치/확인

권장: 수업용 PC는 Python 3.12.10 64-bit로 통일하면 설치 오류를 줄일 수 있습니다. Python 설치 후 CMD를 새로 열어 아래 순서대로 확인하세요.

Python과 pip 설치 확인

py -3.12 --version
py -3.12 -m pip --version

중요: 이 교재에서는 urllib.request를 사용합니다. 이것은 Python 기본 기능이므로 urllib3를 별도로 설치할 필요가 없습니다.

pip 업그레이드

py -3.12 -m pip install --upgrade pip

NumPy 설치

py -3.12 -m pip install numpy

OpenCV 얼굴인식 패키지 설치

py -3.12 -m pip install opencv-contrib-python==4.11.0.86

버전을 고정하는 이유: 최신 opencv-contrib-python(5.0.0 계열)은 얼굴 인식에 쓰는 Haar Cascade XML 데이터 파일이 기본 포함되지 않을 수 있습니다. 이 교재는 XML 파일이 정상 포함되는 4.11.0.86 버전으로 통일합니다(3단계 페르소나, 4단계 캡스톤 실습도 동일 버전을 사용합니다).

OpenCV / NumPy / 얼굴인식 기능 확인

py -3.12 -c "import cv2, numpy; print('OpenCV:', cv2.__version__); print('NumPy:', numpy.__version__); print('Face:', hasattr(cv2, 'face'))"

마지막 줄이 Face: True이면 얼굴 학습 기능을 사용할 수 있습니다.

설치가 안 될 때 먼저 확인하기

CMD 메시지	확인할 내용
'python'은(는) 내부 또는 외부 명령...	Python 설치 시 PATH 등록이 되지 않았을 수 있습니다. Python을 다시 설치하면서 Add python.exe to PATH를 체크합니다.
No module named pip	py -3.12 -m ensurepip --upgrade 실행 후 다시 설치합니다.
Could not fetch URL, ProxyError, CERTIFICATE_VERIFY_FAILED	학교 네트워크의 방화벽·프록시·보안 정책으로 PyPI 접속이 차단되었을 수 있습니다. 다른 네트워크에서 확인하거나 선생님에게 네트워크 정책을 확인합니다.
No matching distribution found	Python 버전 또는 32/64비트 환경이 맞지 않을 수 있습니다. 수업용 PC는 Python 3.12.10 64-bit 사용을 권장합니다.

학교 수업 환경: 여러 대의 PC에서 동시에 설치할 때는 학교 인터넷 제한으로 설치가 실패할 수 있습니다. 이 경우 수업 전에 설치를 완료하거나, 필요한 .whl 파일을 준비한 오프라인 설치 방식을 사용하는 것이 안전합니다.

3단계. 웹캠 테스트 코드

파일 만들기 명령어

cd %USERPROFILE%\face_recognition_laptop_app
notepad 0_webcam_test.py

0_webcam_test.py 전체 코드

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)

if not cap.isOpened():
    cap = cv2.VideoCapture(0)

if not cap.isOpened():
    print("웹캠을 열 수 없습니다.")
    print("Windows 설정 > 개인정보 및 보안 > 카메라 권한을 확인하세요.")
    exit()

print("웹캠 테스트를 시작합니다.")
print("q 키를 누르면 종료됩니다.")

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        print("웹캠 화면을 가져오지 못했습니다.")
        break

    cv2.imshow("Webcam Test", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

웹캠 테스트 실행 명령어

py -3.12 0_webcam_test.py

4단계. 얼굴 사진 수집 코드

파일 만들기 명령어

cd %USERPROFILE%\face_recognition_laptop_app
notepad 1_collect_faces.py

1_collect_faces.py 전체 코드 (분류기 로드 예외처리 적용)

import cv2
import os
import urllib.request

# 1단계: 노트북 웹캠으로 얼굴 데이터 수집

# Haar Cascade 파일 보장 예외 처리
xml_name = "haarcascade_frontalface_default.xml"
xml_path = cv2.data.haarcascades + xml_name

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(xml_path)

if face_cascade.empty():
    print("[안내] 기본 경로에서 분류기를 발견하지 못하여 보완 로직을 실행합니다.")
    if not os.path.exists(xml_name):
        url = "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"
        urllib.request.urlretrieve(url, xml_name)
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(xml_name)

person_name = input("학습할 사람 이름을 입력하세요 (영문 권장): ").strip()

if person_name == "":
    person_name = "student01"

save_dir = os.path.join("dataset", person_name)
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)

cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)

if not cap.isOpened():
    cap = cv2.VideoCapture(0)

count = 0
max_count = 80

print("얼굴 데이터 수집을 시작합니다.")
print("노트북 웹캠을 정면으로 바라보세요.")
print("q 키를 누르면 중간에 종료됩니다.")

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        print("웹캠 화면을 가져오지 못했습니다.")
        break

    frame = cv2.flip(frame, 1) # 미러링 모드
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=4,
        minSize=(30, 30)
    )

    for (x, y, w, h) in faces:
        count += 1

        face_img = gray[y:y+h, x:x+w]
        face_img = cv2.resize(face_img, (200, 200))

        file_path = os.path.join(save_dir, f"{count}.jpg")
        cv2.imwrite(file_path, face_img)

        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

        cv2.putText(
            frame,
            f"Collecting: {count}/{max_count}",
            (x, y-10),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.7,
            (0, 255, 0),
            2
        )

    cv2.imshow("1. Face Data Collection - Laptop Webcam", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

    if count >= max_count:
        print("[SUCCESS] 얼굴 데이터 수집 완료!")
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

저장 후 실행 명령어

py -3.12 1_collect_faces.py

5단계. 얼굴 모델 학습 코드

파일 만들기 명령어

cd %USERPROFILE%\face_recognition_laptop_app
notepad 2_train_model.py

2_train_model.py 전체 코드

import cv2
import os
import numpy as np

# 2단계: 얼굴 모델 학습

dataset_dir = "dataset"
trainer_dir = "trainer"
os.makedirs(trainer_dir, exist_ok=True)

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

faces = []
labels = []

label_map = {}
current_label = 0

if not os.path.exists(dataset_dir):
    print("dataset 폴더가 존재하지 않습니다.")
    exit()

for person_name in os.listdir(dataset_dir):
    person_path = os.path.join(dataset_dir, person_name)

    if not os.path.isdir(person_path):
        continue

    label_map[current_label] = person_name

    for image_name in os.listdir(person_path):
        image_path = os.path.join(person_path, image_name)

        img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

        if img is None:
            continue

        faces.append(img)
        labels.append(current_label)

    current_label += 1

if len(faces) == 0:
    print("학습할 얼굴 이미지가 없습니다.")
    print("먼저 1_collect_faces.py를 실행해 얼굴 이미지를 수집하세요.")
    exit()

recognizer.train(faces, np.array(labels))
recognizer.write("trainer/face_model.yml")

with open("trainer/labels.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for label, name in label_map.items():
        f.write(f"{label},{name}\n")

print("얼굴 모델 학습 완료")
print("저장 위치: trainer/face_model.yml")
print("이름표 저장 위치: trainer/labels.txt")

저장 후 실행 명령어

py -3.12 2_train_model.py

6단계. 실시간 얼굴 인식 코드

파일 만들기 명령어

cd %USERPROFILE%\face_recognition_laptop_app
notepad 3_recognize_live.py

3_recognize_live.py 전체 코드

import cv2
import os
import urllib.request

# 3단계: 노트북 웹캠으로 실시간 얼굴 인식

xml_name = "haarcascade_frontalface_default.xml"
xml_path = cv2.data.haarcascades + xml_name

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(xml_path)

if face_cascade.empty():
    if not os.path.exists(xml_name):
        url = "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"
        urllib.request.urlretrieve(url, xml_name)
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(xml_name)

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

if not os.path.exists("trainer/face_model.yml") or not os.path.exists("trainer/labels.txt"):
    print("[ERROR] 학습된 모델 파일이 없습니다. 2단계를 먼저 실행해 주세요.")
    exit()

recognizer.read("trainer/face_model.yml")

label_map = {}

with open("trainer/labels.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        if line:
            label, name = line.split(",")
            label_map[int(label)] = name

cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)

if not cap.isOpened():
    cap = cv2.VideoCapture(0)

print("실시간 얼굴 인식을 시작합니다.")
print("q 키를 누르면 종료됩니다.")

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        print("웹캠 화면을 가져오지 못했습니다.")
        break

    frame = cv2.flip(frame, 1)
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=4,
        minSize=(30, 30)
    )

    for (x, y, w, h) in faces:
        face_img = gray[y:y+h, x:x+w]
        face_img = cv2.resize(face_img, (200, 200))

        label, confidence = recognizer.predict(face_img)

        if confidence < 75:
            name = label_map.get(label, "Unknown")
            accuracy = max(0, int(100 - confidence))
            text = f"{name} ({accuracy}%)"
            color = (0, 255, 0)
        else:
            text = f"Unknown ({max(0, int(100 - confidence))}%)"
            color = (0, 0, 255)

        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color, 2)

        cv2.putText(
            frame,
            text,
            (x, y-10),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.8,
            color,
            2
        )

    cv2.imshow("3. Live Face Recognition - Laptop Webcam", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

저장 후 실행 명령어

py -3.12 3_recognize_live.py

종료하려면 카메라 화면을 클릭한 뒤 q 키를 누르세요.

잘 안 될 때

증상	해결
웹캠 화면이 안 열림	Windows 설정 > 개인정보 및 보안 > 카메라 권한을 켭니다. Zoom/Teams/카메라 앱을 닫고 다시 실행합니다.
cv2.face 오류	py -3.12 -m pip install opencv-contrib-python==4.11.0.86을 다시 실행합니다.
AttributeError: module 'cv2' has no attribute ...	다른 실습에서 opencv-python·opencv-python-headless·opencv-contrib-python을 섞어 설치했을 때 생기는 충돌입니다. 아래 명령으로 전부 지운 뒤 버전을 고정해 하나만 다시 설치하세요: py -3.12 -m pip uninstall opencv-python opencv-python-headless opencv-contrib-python -y 실행 후 py -3.12 -m pip install opencv-contrib-python==4.11.0.86
얼굴이 잘 안 잡힘	밝은 곳에서 정면을 보고 얼굴을 화면 중앙에 크게 위치시킵니다.
다른 사람으로 인식됨	얼굴 사진을 더 다양하게 다시 수집하고 모델을 다시 학습합니다.

수업 끝나고 전체 삭제하기

Windows CMD 삭제 명령어

cd %USERPROFILE%
rmdir /s /q face_recognition_laptop_app
dir

주의: 삭제 명령은 되돌리기 어렵습니다. 반드시 선생님 안내에 따라 실행하세요.

체크리스트

□ face_recognition_laptop_app 폴더를 만들었다.□ opencv-contrib-python과 numpy를 설치했다.□ 웹캠 테스트를 실행했다.□ 얼굴 사진을 수집했다.□ 얼굴 모델을 학습했다.□ 실시간 얼굴 인식을 실행했다.□ 수업 종료 후 폴더를 삭제했다.