Das Erkennen von Gesichtern in Fotos und Videoaufnahmen ist ein zukunftsträchtiges Feld – und mit der quelloffenen Bibliothek OpenCV erstaunlich einfach in eigenen Projekten nutzbar. G esichtserkennung in der Praxis: Ein Mitarbeiter setzt sich an einen Arbeitsplatz, wird per Webcam identifiziert und bekommt daraufhin Zugang zu allen benötigten Ressourcen – ohne Eingabe eines Passworts, Auflegen des Fingers oder Einstecken einer Smartcard. Windows 10 bringt mit Hello eine solche Funktion bereits mit. Im Zuge dieses dreiteiligen Tutorials entsteht eine eigene, erweiterbare Lösung zur Identifikation von Personen per Gesichtserkennung auf Basis von OpenCV und Python. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 2: Die OpenCV-API | iX | Heise Magazine. Der erste Teil der Serie gibt eine Einführung in OpenCV und die Grundlagen der Gesichtserkennung. Er endet mit der Installation von OpenCV unter Linux inklusive Aufruf eines Beispielskripts zur Gesichtserkennung. Ein erster Codeschnipsel zeigt, wie einfach es ist, über die Python-API auf eine Kamera zuzugreifen. Im zweiten Teil geht es weiter mit der OpenCV-API und der Frage, wie und mit welchen Methoden man via OpenCV Gesichtserkennung betreiben kann.
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. Opencv gesichtserkennung python program. Die eigentliche Gesichtserkennung (Face Recognition) befasst sich dann damit, das Gesicht einer bereits bekannten Person zuzuordnen. 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.
Die Koeffizienten dieser Zerlegung wählt man dann als charakterisierende Eigenschaft jedes Bildes. Ähnliche Gesichter sollten nun auch ähnliche Koeffizienten erhalten, sodass man erkennen kann, welche Bilder die gleichen Gesichter darstellen. Da für Eigenfaces bereits die Bilder vom reinen Gesicht (d. keine weiteren Körperteile) benötigt werden und vor allem auch alle Bilder in derselben Auflösung sein müssen, ist ein wenig Vorarbeit nötig. Dafür kann man sich ein Shell-Skript (Linux) schreiben, welches diese Vorarbeit routiniert durchführt. Zunächst einmal muss das bereits oben erstellte Skript zur Gesichtsdetektion für Trainungs- und Testdaten ausgeführt werden. Anschließend müssen noch alle Bilder auf das gleiche Format gebracht werden. Da die Gesichtsdetektion bereits quadratische Bereiche erkennt, muss hierauf nicht mehr geachtet werden. Man muss sich lediglich noch einen guten Kompromiss für die Auflösung überlegen. Ich habe beim ersten Versuch 250x250 Pixel gewählt. Opencv gesichtserkennung python download. #! /bin/bash # find faces on training and test images python2 raw faces python2 todetectraw todetectfaces # resize all faces to the same size (required by PyFaces) for file in faces/ *; do convert -resize 250x250!
Auf diesem Bild führen wir die Augenerkennung durch. Wir markieren im Gesamtbild die erkannten Augen durch einen farbigen Rahmen. Hinweis Die in OpenCV geladenen Bilder sind zweidimensionale Listen. Wir können mit der Range-Auswahl von Python ein Rechteckiges Bild aus einem grösseren Bild ausschneiden. Das folgende Beispiel schneidet im Bild img ein Rechteck an den Koordinaten (x, y) mit einer Breite w und einer Höhe h aus und speichert das ausgeschnittene Bild in einem neuen Array face. img = cv2. imread ( "", cv2. IMREAD_COLOR) face = img [ y: y + h, x: x + w] 1 2 Aufgabe Speichere deine Python-Datei unter einem neuen Dateinamen ab und füge der Gesichtserkennung eine Augenerkennung hinzu. Gehe dabei gemäss den 4 oben besprochenen Schritten vor. Versuche wiederum die Erkennung zu optimieren. Zusatzaufgabe «Zensur» Baue eine automatische Zensur. Opencv gesichtserkennung python learning. Du kannst eine oder beide Zensurvarianten umsetzen: Variante A Finde alle Gesichter und «verpixele» sie oder wende einen «Weichzeichner» an. () Variante B Verbinde die beiden Augen eines Gesichtes mit einem schwarzen Balken, also einem sogenannten Zensurbalken.
3, 5) for (x, y, w, h) in faces: ctangle(img, (x, y), (x + w, y + h), ( 255, 255, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = img[y:y + h, x:x + w] eyes = tectMultiScale(roi_gray) for (ex, ey, ew, eh) in eyes: ctangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), ( 0, 127, 255), 2) ( 'img', img) k = cv2. waitKey( 30) & 0xff if k = = 27: break lease() stroyAllWindows() Ausgabe: Nächster Artikel: Opencv C ++ - Programm zur Gesichtserkennung Verweise: Dieser Artikel wurde von Afzal Ansari verfasst. Wenn Ihnen GeeksforGeeks gefällt und Sie einen Beitrag leisten möchten, können Sie auch einen Artikel mit schreiben oder Ihren Artikel an senden. Gesichtserkennung mit Python und OpenCV mit Webcam – Acervo Lima. Sehen Sie sich Ihren Artikel auf der GeeksforGeeks-Hauptseite an und helfen Sie anderen Geeks. Bitte schreiben Sie Kommentare, wenn Sie etwas Falsches finden oder weitere Informationen zu dem oben diskutierten Thema teilen möchten.
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