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. 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). Opencv gesichtserkennung python 8. Ein schönes Beispiel für die Vielfältigkeit von OpenCV ist das Cassapa ( siehe "Alle Links").
Im folgenden wird der Programmcode für ein einfaches, grundlegendes Beispielprojekt beschrieben, das hier auf Github direkt heruntergeladen werden kann. Für dieses Projekt wird Python 3. 6 vorausgesetzt. Zudem benötigen wir die Bibliothek "OpenCV". Wir können die Abhängigkeiten mit der installieren: pip install -r Um ein Verständnis für die Abläufe zu schaffen, wird in diesem Abschnitt der Quellcode erläutert. # Laden des bereits trainierten Modells faceCascade = scadeClassifier('') Zuerst importieren wir ein vorher trainiertes Modell in Form einer XML-Datei zur Erkennung von Gesichtern. Wir ersparen uns damit die Arbeit des "Labelns" von Gesichtern und dem Training. Damit können wir direkt die Logik des Modells laden. # Erzeugung eines Objekts, das auf die Default Kamera video_capture = Capture(0) Danach erzeugen wir ein Objekt, das auf unsere Webcam zugreift. Opencv gesichtserkennung python 1. Normalerweise wird diese Kamera als Objekt "0" im System geführt. Dabei wird im Hintergrund der Systemaufruf mittels einer C++ API abgearbeitet.
Im dritten Teil folgt das bereits angesprochene Projekt, eine Python-Anwendung, die Mitarbeiter per Webcam identifiziert und daraufhin eine Aktion auslöst. Bilder verarbeiten mit OpenCV OpenCV steht für Open Source Computer Vision und ist eine Bibliothek mit Programmierfunktionen rund um die Analyse und Verarbeitung von Bildmaterial mit einem Fokus auf Echtzeitverarbeitung. Das Projekt wurde 1999 von Intel in Russland gestartet, ab 2008 von Willow Garage verwaltet und später von dem Computer-Vision-Experten Itseez übernommen. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 2: Die OpenCV-API | iX | Heise Magazine. 2016 schloss sich dann der Kreis, als Intel Itseez übernahm. Das modular aufgebaute OpenCV verfügt über mehr als 2500 Algorithmen für unterschiedlichste Aufgaben, beispielsweise zur Identifizierung von Objekten und Aktionen in Videos, zum Tracking von Objekten, zur 3D-Visualisierung von Stereokamera-Streams, für Stitching, zum Vergleich von Bildern oder eben für die Gesichtserkennung. So gibt es beispielsweise im Modul Computational Photography einen Bereich für HDR-Fotografie mit unterschiedlichen Klassen zum Ausrichten, Kalibrieren und Verschmelzen von Bildern sowie den üblichen Verdächtigen für das Tone Mapping wie Mantiuk oder Durand.
append (( dist, y [ i])) test_name = y [ j] Noch verbessert werden kann der Erkenner, indem man statt der euklidischen Distanz Support-Vector-Machines verwendet, wie im verlinkten Artikel bei scikit-learn. Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. Das wäre allerdings noch Stoff für einen weiteren Artikel. I do not maintain a comments section. If you have any questions or comments regarding my posts, please do not hesitate to send me an e-mail to.
Diese Einträge kommen ganz unten in den Code, immer nach dem Muster: process_image('', (268, 229), (338, 228)) Die normierten Bilder landen dann im Unterordner modified. Minimales Rohmaterial: Originalbilder, normierte Ausschnitte und CSV-Datei (Abb. 1) W er seine Gesichtserkennung mit Bildern von 1000 Mitarbeitern trainieren möchte, dürfte hier verzweifeln – etliche Tausend Bilder will niemand per Hand nach Augenkoordinaten absuchen. Das Beispielskript der OpenCV-Dokumentation, das am Ende des ersten Teils des Tutorials die Funktion von OpenCV demonstriert hat, markiert allerdings neben dem ganzen Gesicht auch die Augen. OpenCV liefert entsprechend auch einen Cascade Classifier für Augen mit. Man könnte daher die Augendetektion nutzen, um große Bildermengen automatisch nach Augenkoordinaten zu durchforsten. Opencv gesichtserkennung python tutorial. Damit ließe sich die Normierung der Bilder automatisieren. Leserbrief schreiben Auf Facebook teilen Auf Twitter teilen
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