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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. Opencv gesichtserkennung python programs. Letzteres macht man, um den Kontrast in den Bereichen zu erhöhen, die besonders wichtig sind. D. 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.
Die Frage, was ein Gesicht ist, beantworten hier Haar Cascade Classifieres beziehungsweise die Klasse CascadeClassifier. Opencv gesichtserkennung python 3. Über die sogenannten Haar-like Features ließen sich ganze Abhandlungen schreiben, für den praktischen OpenCV-Einstieg genügt ein kurzer Abriss: Bei dem Verfahren werden die Pixel benachbarter rechteckiger Bereiche miteinander verglichen. Diese Rechtecke "wandern" über das gesamte Bild. Leserbrief schreiben Auf Facebook teilen Auf Twitter teilen
3, 5) prediction = edict(face_resize) ctangle(im, (x, y), (x + w, y + h), ( 0, 255, 0), 3) if prediction[ 1]< 500: cv2. putText(im, '% s -%. 0f'% (names[prediction[ 0]], prediction[ 1]), (x - 10, y - 10), NT_HERSHEY_PLAIN, 1, ( 0, 255, 0)) else: cv2. Gesichtserkennung mit OpenCV* | EF Informatik 2021. 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