Da die maximale Anzahl von Blättern, die gleichzeitig gesammelt werden können, gemäß den Spezifikationen der Schaberquelle 60 betrug, wurden bis zu 120 Blätter unterstützt.
Ich hatte keine Kaskadenklassifizierungsdatei, also habe ich sie hinzugefügt.
Die Anzahl der Blätter, die gleichzeitig gesammelt werden können, wurde von 120 auf unbegrenzt erhöht. Der Code in diesem Teil ist etwas schmutzig, wenn er in local () verwendet wird.
Ich denke, es ist durchaus möglich, maschinelles Lernen mit dem Thema des Gesichts einer Person zu verwenden, aber es ist mühsam, jedes einzelne aufzunehmen und zu verarbeiten, also habe ich etwas gemacht, das alles automatisch erledigt. Ich hatte das Gefühl, dass jemand es bereits geschafft hatte, aber es gab nichts, was so verwendet werden konnte, wie es war, also werde ich es hier veröffentlichen.
Wenn Sie die folgenden beiden nicht haben, geben Sie sie bitte ein. Entschuldigung… ・ OpenCV3-Serie ・ Schöne Suppe 4 Serie
Stellen Sie sicher, dass das Terminal, das Sie zum Sammeln aus dem Internet ausführen, mit dem Internet verbunden ist.
Führen Sie FaceImageCollector> image_gather> collect.py aus. Sie werden in der Reihenfolge des Schlüsselworts, der Anzahl der Blätter und des Bearbeitungsmodus gefragt.
Auf dem Bild habe ich 30 Bilder von Zuckerberg eingestellt und das Gesicht beschnitten. Der Download wird gestartet.
Wenn die angegebene Anzahl von Blättern abgeschlossen ist, wird in image_gather ein img-Ordner erstellt und dort ein Ordner mit dem diesmal angegebenen Schlüsselwort erstellt.
Wenn Sie andere Ideen haben, die nützlich wären, wenn Sie dies automatisch tun könnten, lassen Sie es mich bitte wissen!
Es ist kein langer Code, aber ich werde es erklären, wenn ich Zeit habe. Vielen Dank für Ihren bisherigen Besuch!
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