【environnement】

· Windows 8.1 ・ Surface pro2

[Préparation]

・ Installation d'Anaconda (python2.7) https://www.continuum.io/downloads Installez Anaconda qui convient à votre environnement à partir du site ci-dessus.

・ Installation d'OpenCV 　http://opencv.blog.jp/python/ver3_install Installez OpenCV en vous référant au site ci-dessus. Le fichier "cv2.pyd" est 　「C:\Users\nobu\Anaconda2\Lib\site-packages\Anaconda2\Lib\site-packages」 Veuillez le copier dans (ce chemin est pour mon environnement, veuillez donc l'adapter à votre environnement).

L'explication ci-dessous concerne mon environnement, veuillez donc l'adapter à votre propre environnement.

-Copie du fichier en cascade Il y a "opencv \ build \ etc \ haarcascades" dans le dossier d'installation d'OpenCV. Un fichier appelé "haarcascade_frontalface_alt.xml" dans ce dossier Copiez-le dans "C: \ Users \ nobu \ Documents \ Python Scripts". 　 À propos, grosso modo, un fichier en cascade est un fichier de paramètres pour la détection d'objets. URL de référence: http://www.pro-s.co.jp/engineerblog/opencv/post_6202.html

【procédure】

(1) Ouvrez Spyder (IDE python) qui a été installé lorsque vous avez installé Anaconda. ② Sélectionnez "Fichier" -> "Nouveau fichier ..." pour ouvrir un nouveau fichier. ② Copiez le code suivant.

`camera_face_rec.py`


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

cascade_path = "haarcascade_frontalface_alt.xml"

#Acquérir la quantité de caractéristiques du classificateur en cascade
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) 
 
#Capture depuis la caméra
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
color = (255, 255, 255) #blanc
 
while(True):
 
    #Obtenir des images du flux vidéo
    ret, frame = cap.read()

    #Exécution de la reconnaissance d'objets (reconnaissance faciale)
    facerect = cascade.detectMultiScale(frame, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(10, 10))
    
    for rect in facerect:
		#Créez un rectangle qui entoure le visage détecté
		cv2.rectangle(frame, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), color, thickness=2)
 
     #afficher
    cv2.imshow("Show FLAME Image", frame) 
 
    #Appuyez sur q pour terminer.
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == ord('q'):
        break
 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

③ Avec l'onglet "I Python console" sur le côté droit du spyder ouvert, appuyez sur la touche "F5". Ensuite, lorsque la caméra réglée par défaut démarre et que le visage de la personne est projeté Cela ressemblera à la vidéo liée ci-dessous (je ne savais pas comment intégrer la vidéo, alors je l'ai liée). Appuyez sur la touche "q" pour quitter le programme.

pic.twitter.com/gEZY3Jd4Co

[Impression]

・ Certains visages ne sont pas reconnus, j'aimerais donc pouvoir les reconnaître plus précisément. ・ Je pense que quelque chose d'intéressant sera créé lorsqu'il est combiné avec l'apprentissage automatique.

[Site de référence]

· Différence de cadre Python3 OpenCV3 (avec caméra MacBook Air) 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/

・ Premiers pas avec les vidéos http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_gui/py_video_display/py_video_display.html#display-video

Reconnaissance faciale avec caméra avec opencv3 + python2.7