Étant donné que le nombre maximum de feuilles pouvant être collectées à la fois était de 60 selon les spécifications de la source de grattage, jusqu'à 120 feuilles étaient prises en charge.
Je n'avais pas de fichier de classification en cascade, alors je l'ai ajouté.
Le nombre de feuilles pouvant être collectées à la fois est passé de 120 à illimité. Le code dans cette partie est un peu sale en utilisant dans les locaux ()
Je pense qu'il est tout à fait possible d'utiliser l'apprentissage automatique avec le thème du visage d'une personne, mais c'est un problème de ramasser et de traiter chacun d'eux, alors j'ai fait quelque chose qui fait tout automatiquement. Je sentais que quelqu'un l'avait déjà fait, mais rien ne pouvait être utilisé tel quel, alors je le publierai ici.
Si vous ne disposez pas des deux éléments suivants, veuillez les saisir. Excusez-moi… ・ Série OpenCV3 ・ Série Beautiful Soup 4
Assurez-vous que le terminal que vous utilisez pour récupérer sur Internet est connecté à Internet.
Exécutez FaceImageCollector> image_gather> rassembler.py. Il vous sera demandé dans l'ordre du mot-clé, du nombre de feuilles et du mode d'édition.
Dans l'image, j'ai mis 30 images de Zuckerberg et coupé le visage. Le téléchargement commencera.
Lorsque le nombre de feuilles spécifié est terminé, un dossier img sera créé dans image_gather et un dossier avec le mot-clé spécifié cette fois y sera créé.
-Autoriser le rognage automatique même lorsqu'un objet autre qu'une personne est entré comme mot-clé. -Parce que le dessin de contour n'est pas implémenté, implémentez-le. (Un carré est dessiné sur le visage détecté comme mesure d'urgence)
Si vous avez d'autres idées qui seraient utiles si vous pouviez le faire automatiquement, faites-le moi savoir!
Ce n'est pas un code long, mais je l'expliquerai quand j'aurai le temps. Merci de nous avoir rendu visite jusqu'à présent!
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