glob ( "*") for file in image_files: img_bgr = cv2. imread ( file, cv2. IMREAD_COLOR) b, g, r = cv2. split ( img_bgr) img_rgb = cv2. merge ( [ r, g, b]) img_gray = cv2. cvtColor ( img_bgr, cv2. COLOR_BGR2GRAY) face_cascade = cv2. CascadeClassifier ( cv2. data. haarcascades + "") faces = face_cascade. detectMultiScale ( img_gray, scaleFactor = 1. 2, minNeighbors = 5) print ( "Anzahl erkannte Gesichter:", len ( faces)) for ( x, y, w, h) in faces: cv2. rectangle ( img_rgb, ( x, y), ( x + w, y + h), COLOR_FACE, 2) plt. axis ( 'off') plt. imshow ( img_rgb) plt. title ( file) plt. show () exit () 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 # Augen erkennen Für erkannte Gesichter können wir nun auch die Augen erkennen. Opencv gesichtserkennung python pdf. Das Prinzip ist das selbe wie bei der Gesichtserkennung. Wir gehen wie folgt vor: Wir erstellen einen neuen Klassifikator für die Augen. Die Trainingsdaten finden wir in der Datei. Für jedes erkannte Gesicht erstellen wir ein neues Bild, welches nur das Gesicht beinhaltet.
Nach einem Tutorial zur Gestenerkennung will ich mich weiter der Künstlichen Intelligenz widmen und diesmal über Gesichtserkennung schreiben. Grundsätzlich muss man bei der Gesichtserkennung zwischen verschiedenen Teilproblemen unterscheiden. Eines ist die Face Detection, das andere die Face Recognition. Bei der Face Detection will man auf einem großen Bild die Stelle finden, an der sich das Gesicht befindet. Ins Deutsche könnte man das als Gesichtsentdeckung übersetzen. Dieses Problem kann mit OpenCV gelöst werden. Die eigentliche Gesichtserkennung (Face Recognition) befasst sich dann damit, das Gesicht einer bereits bekannten Person zuzuordnen. Opencv gesichtserkennung python 8. Es wird hier also ein Speicher benötigt, der die bereits bekannten Gesichter repräsentiert. Grundsätzlich gibt es für beide Verfahren ganz verschiedene Algorithmen. Als sehr effektiv in der Detektion haben sich allerdings Haar-Features als sehr effektiv erwiesen. OpenCV liefert bereits ein Paket an solchen vortrainierten Haar-Features, sodass man nicht mehr selbst trainieren muss, sondern direkt Gesichter erkennen kann.
Ein wichtiger Bestandteil von OpenCV ist das Modul Machine Learning. Es enthält diverse Algorithmen, die für viele der genannten Aufgaben nötig sind – auch für die Gesichtserkennung: Schließlich muss die Software lernen, was ein Gesicht ist und zu wem es gehört. Vielfältige Funktionen Auch das Modul High-level GUI (highgui) soll an dieser Stelle erwähnt werden. In fertigen Anwendungen kann OpenCV in komplexen grafischen Bedienoberflächen oder auch gänzlich ohne GUI laufen. Das highgui-Modul erzeugt mit minimalem Aufwand Fenster zum Anzeigen von Bildern und Videos und verarbeitet einfache Maus- und Tastatur-Events. Damit ist zum Beispiel freihändiges Zeichnen auf dem angezeigten Bild per Maus möglich. Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. So lassen sich Ideen sehr einfach testen, wie das IPython-Beispiel am Ende zeigen wird. Augmented Reality in der Praxis: OpenCV analysiert das Video eines Billardtischs und projiziert die berechneten Laufwege der Kugeln auf den Filz (Abb. 1). Ein schönes Beispiel für die Vielfältigkeit von OpenCV ist das Cassapa ( siehe "Alle Links").
3, 5) prediction = edict(face_resize) ctangle(im, (x, y), (x + w, y + h), ( 0, 255, 0), 3) if prediction[ 1]< 500: cv2. Gesichtserkennung mit Python und OpenCV mit Webcam – Acervo Lima. putText(im, '% s -%. 0f'% (names[prediction[ 0]], prediction[ 1]), (x - 10, y - 10), NT_HERSHEY_PLAIN, 1, ( 0, 255, 0)) else: cv2. putText(im, 'not recognized', (x - 10, y - 10), NT_HERSHEY_PLAIN, 1, ( 0, 255, 0)) Hinweis: Die oben genannten Programme werden nicht in der Online-IDE ausgeführt. Screenshots des Programms Es könnte etwas anders aussehen, weil ich das obige Programm in das Kolbengerüst integriert hatte Das Ausführen des zweiten Programms führt zu ähnlichen Ergebnissen wie im folgenden Bild: Gesichtserkennung Datensatzspeicherung: data_sets
Bei der Gesichtserkennung ist ein sehr altes Verfahren die Verwendung von Eigenfaces. Diese verwenden zur Erkennung einen Vergleich von Frontalgesichtern, wobei jeweils Durchschnittsgesichter berechnet werden. Der große Nachteil der Eigenface-Methode ist, dass sie lediglich mit Frontalaufnahmen umgehen kann und sehr, sehr anfällig gegenüber verschiedenen Größen von Gesichtern ist. Gerade das letztere Problem kann man allerdings mit der Gesichtsdetektion von OpenCV sehr gut lösen. Gesichtsdetektion Ein Gesicht zu finden ist mit OpenCV nicht besonders schwer. Man muss lediglich das Bild laden, zur besseren Erkennung in Graustufen umwandeln und anschließend noch das Histogramm ausgleichen. Letzteres macht man, um den Kontrast in den Bereichen zu erhöhen, die besonders wichtig sind. D. Gesichtserkennung mit OpenCV* | EF Informatik 2021. h. wenn im Bild sehr viele Graustufen vorhanden sind, werden diese so getrennt, dass sie besser unterscheidbar sind. Dazu wird zunächst eine Funktion zum Extrahieren der Gesichter benötigt. Umgesetzt wird die Extraktion dann mit scadeClassifier::detectMultiScale, welches innerhalb eines Fotos Gesichter verschiedener Größen erkennen kann.
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