Gesichtserkennung mit Kamera mit opencv3 + python2.7

【Umgebung】

· Windows 8.1 ・ Surface Pro2

[Vorbereitung]

・ Installation von Anaconda (python2.7) https://www.continuum.io/downloads Installieren Sie Anaconda, das zu Ihrer Umgebung passt, von der oben genannten Site.

・ Installation von OpenCV 　http://opencv.blog.jp/python/ver3_install Installieren Sie OpenCV unter Bezugnahme auf die oben genannte Site. Die Datei "cv2.pyd" ist 　「C:\Users\nobu\Anaconda2\Lib\site-packages\Anaconda2\Lib\site-packages」 Bitte kopieren Sie es in (dieser Pfad ist für meine Umgebung, also passen Sie ihn bitte an Ihre Umgebung an).

• Die folgende Erklärung bezieht sich auf meine Umgebung. Passen Sie sie daher bitte an Ihre eigene Umgebung an.

-Kopie der Kaskadendatei Im OpenCV-Installationsordner befindet sich "opencv \ build \ etc \ haarcascades". Eine Datei mit dem Namen "haarcascade_frontalface_alt.xml" in diesem Ordner Kopieren Sie es nach "C: \ Users \ nobu \ Documents \ Python Scripts". 　 Eine Kaskadendatei ist übrigens eine Einstellungsdatei zum Erkennen von Objekten. Referenz-URL: http://www.pro-s.co.jp/engineerblog/opencv/post_6202.html

【Verfahren】

(1) Öffnen Sie Spyder (Python-IDE), das bei der Installation von Anaconda installiert wurde. ② Wählen Sie "Datei" -> "Neue Datei ...", um eine neue Datei zu öffnen. ② Kopieren Sie den folgenden Code.

camera_face_rec.py

# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import cv2
import os

cascade_path = "haarcascade_frontalface_alt.xml"

#Ermitteln Sie die Merkmalsmenge des Kaskadenklassifikators
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) 
 
#
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
color = (255, 255, 255) #
 
while(True):
 
    #
    ret, frame = cap.read()

    #
    facerect = cascade.detectMultiScale(frame, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(10, 10))
    
    for rect in facerect:
		#
		cv2.rectangle(frame, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), color, thickness=2)
 
     #
    cv2.imshow("Show FLAME Image", frame) 
 
    #Bild aus einem weißen Videostream abrufen Objekterkennung ausführen (Gesichtserkennung) Erstellen Sie ein Rechteck, das das erkannte Gesicht umgibt. Drücken Sie zum Beenden die Anzeige q.
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == ord('q'):
        break
 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

③ Drücken Sie bei geöffneter Registerkarte "I Python-Konsole" auf der rechten Seite des Spyder die Taste "F5". Wenn dann die standardmäßig eingestellte Kamera startet und das Gesicht der Person projiziert wird Es sieht aus wie das unten verlinkte Video (ich wusste nicht, wie ich das Video einbetten sollte, also habe ich es verlinkt). Drücken Sie die Taste "q", um das Programm zu beenden.

pic.twitter.com/gEZY3Jd4Co

[Eindruck]

・ Einige Gesichter werden nicht erkannt, daher wünschte ich, ich könnte sie genauer erkennen. ・ Ich denke, dass in Kombination mit maschinellem Lernen etwas Interessantes entsteht.

[Referenzseite]

· Python3 OpenCV3-Bildunterschied (mit MacBook Air-Kamera) http://blog.umentu.work/%E3%80%90%E5%8B%95%E7%94%BB%E3%81%82%E3%82%8A%E3%80%91python3-opencv3%E3%81%A7macbookair%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%83%A1%E3%83%A9%E3%81%A7%E3%83%95%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%A0%E5%B7%AE%E5%88%86/

・ Erste Schritte mit Videos http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_gui/py_video_display/py_video_display.html#display-video