Andere Handbücher für easy home GT-7910A
− Betreiben Sie das Reinigungsgerät nicht, wenn es sichtbare Schä- den aufweist oder das Netzkabel bzw. der Netzstecker defekt ist. − Wenn das Netzkabel des Reinigungsgeräts beschädigt ist, muss es durch den Hersteller oder seinen Kundendienst oder eine ähnlich qualifizierte Person ersetzt werden um Gefährdungen zu vermeiden. − Öffnen Sie das Gehäuse nicht, sondern überlassen Sie die Reparatur Fachkräften. Wenden Sie sich dazu an eine Fach- werkstatt. Bei eigenständig durchgeführten Reparaturen, unsachgemäßem Anschluss oder falscher Bedienung sind Haftungs- und Garantieansprüche ausgeschlossen. − Bei Reparaturen dürfen nur Teile verwendet werden, die den ursprünglichen Gerätedaten entsprechen. In diesem Reini- gungsgerät befinden sich elektrische und mechanische Teile, die zum Schutz gegen Gefahrenquellen unerlässlich sind. − Das Reinigungsgerät darf nicht mit einer externen Zeitschalt- uhr oder einem separaten Fernwirksystem betrieben werden. Erstinbetriebnahme; Reinigungsgerät Und Lieferumfang Prüfen - easy home GT-7910A Bedienungsanleitung [Seite 13] | ManualsLib. − Tauchen Sie weder das Reinigungsgerät noch Netzkabel oder Netzste cker in Wasser oder andere Flüssigkeiten.
Für Schäden, die durch das Reinigungsgerät entstehen, übernehmen wir keine Haftung. Wenn Sie sich bezüglich der Eignung eines Gegen- stands für das Reinigungsgerät nicht sicher sind, dann erkundigen Sie sich am besten beim Hersteller oder Verkäufer dieses Gegenstands. Die Einsatzmöglichkeiten des Reinigungsgeräts sind nahezu unbegrenzt. • Schmuck, Brillen, wasserdichte Uhren • Gebrauchsgegenstände wie Rasierklingen, Rasierköpfe oder Zahnersatz (nur Vollprothesen ohne Verblendungen) • Schreibwaren wie Schreibfedern von Füllfederhaltern, Stempel • Eisenwaren wie Zahnräder, Ventile, Abzeichen, Maschinenteile und Leiterplatinen • Ess- und Kochgeschirr • CDs / DVDs Manche Edelsteine sind aufgrund ihrer Struktur nicht für die Reinigung im Reinigungsgerät geeignet. Easy home ultraschall reinigungsgerät bedienungsanleitung pdf 2. Sie können durch eine Reinigung im Reinigungsgerät stark beschädigt werden. Dazu gehören zum Beispiel: Smaragde, Korallen, Perlen, Perlmutt, Türkis, Opale, Malachit, Lapislazuli, Tigerauge, Schwarzer Onyx. Erstinbetriebnahme Reinigungsgerät und Lieferumfang prüfen HINWEIS!
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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. Opencv gesichtserkennung python code. 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.
OpenCV ist eine Bibliothek, mit der Bildverarbeitungen mit Programmiersprachen wie Python durchgeführt werden. In diesem Projekt wird OpenCV Library verwendet, um eine Echtzeit-Gesichtserkennung mit Ihrer Webcam als Hauptkamera durchzuführen. Es folgen die Voraussetzungen dafür: - Python 2. 7 OpenCV Numpy Haar Cascade Frontal Gesichtsklassifikatoren Ansatz / verwendete Algorithmen: Dieses Projekt verwendet den LBPH-Algorithmus (Local Binary Patterns Histograms), um Gesichter zu erkennen. Es beschriftet die Pixel eines Bildes durch Schwellenwertbildung der Nachbarschaft jedes Pixels und betrachtet das Ergebnis als Binärzahl. Opencv gesichtserkennung python tutorials. LBPH verwendet 4 Parameter: (i) Radius: Der Radius wird verwendet, um das kreisförmige lokale Binärmuster aufzubauen, und repräsentiert den Radius um das zentrale Pixel. (ii) Nachbarn: Die Anzahl der Abtastpunkte zum Erstellen des kreisförmigen lokalen Binärmusters. (iii) Gitter X: Die Anzahl der Zellen in horizontaler Richtung. (iv) Gitter Y: Die Anzahl der Zellen in vertikaler Richtung.
Eine Kamera nimmt einen Billardtisch von oben auf, OpenCV analysiert Queue, Kugeln und Winkel und ein Projektor projiziert die berechneten Laufwege der Kugeln auf den Filz – eine Augmented-Reality-Version der üblichen Zielhilfen in Billard-Videospielen. OpenCV ist in der aktuellen Version in C++ (früher C) geschrieben und gilt mit seinem Fokus auf Echtzeitverarbeitung als besonders schnell. Die Bibliothek lässt sich in nahezu jeder Umgebung verwenden: Sie ist unter anderem für Windows, Linux, macOS, diverse BSDs, Android, iOS und BlackBerry 10 verfügbar. OpenCV bietet APIs für C, C++, Python, Java und MATLAB. Über Wrapper lassen sich OpenCV-Programme auch in C#, Perl, Haskell oder Ruby schreiben. Da die Bibliothek unter BSD-Lizenz steht, ist es problemlos möglich, OpenCV auch in proprietären Projekten zu verwenden. Gesichter detektieren und erkennen Über Cascade Classifier lassen sich beliebige Objekte erkennen – ob Augen oder Bananen ist nur eine Frage der Definition (Abb. Gesichtserkennung (Face Recognition) mit OpenCV, Tensorflow und Python - YouTube. 2). Gesichtserkennung ist leider ein zweideutiger Begriff, denn damit können zwei unterschiedliche Aufgaben gemeint sein: Die Gesichtsdetektion (Face Detection) erkennt, ob in einem Bild ein Gesicht vorhanden ist.
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. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 2: Die OpenCV-API | iX | Heise Magazine. 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.
$file $file done for file in todetectfaces/ *; do Die Erkennung mit scikit-learn ist dann ziemlich leicht. Man muss lediglich noch die Bilder in Vektoren umwandeln (d. alle Pixel eindimensional anordnen) und anschließend eine Hauptkomponentenzerlegung durchführen. Opencv gesichtserkennung python learning. Für letzteres gibt es glücklicherweise bereits Algorithmen, da dies tiefergehende Mathematik erfordern würde. Diese Hauptkomponentenzerlegung berechnet die Eigenfaces (d. die Referenzgesichter, aus denen später das Originalgesicht rekonstruiert werden soll). Hat man die Hauptkomponentenzerlegung berechnet, kann man alle Bilder auf diese Zerlegung transformieren und erhält die Gewichte jedes einzelnen Eigenface. Ähnliche Gesichter sollten hier ähnliche Gewichte haben (da sie denselben Referenzgesichern ähnlich sind), sodass die euklidische Distanz zwischen den Bildern als Ähnlichkeitsmaß ausreicht. Zusammengefasst sind also folgende Schritte nötig: Pixel der Bilder eindimensional anordnen Hauptkomponentenzerlegung berechnen Hauptkomponentenzerlegung auf jedes Bild anwenden Prüfen, welches Bild aus der bekannten Datenbank dem unbekannten Bild am ähnlichsten ist Korrigierte Version from composition import RandomizedPCA import numpy as np import glob import cv2 import math import def actor_from_filename ( filename): filename = os.
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. Das wäre allerdings noch Stoff für einen weiteren Artikel. I do not maintain a comments section. Gesichtserkennung mit Python und OpenCV mit Webcam – Acervo Lima. If you have any questions or comments regarding my posts, please do not hesitate to send me an e-mail to.
Ein paar Zeilen Python-Code reichen bereits aus, um mit OpenCV bekannte Gesichter in einem Videostream zu markieren. Mehr Arbeit macht die Bereitstellung von hochwertigem Trainingsmaterial. D ie ersten beiden Teile dieses Tutorials haben die Konzepte Gesichtsdetektion und -erkennung erklärt, die Installation einer aktuellen OpenCV-Version beschrieben, die Nutzung der Bildverarbeitungsbibliothek aus Python-Skripten heraus gezeigt und die relevanten OpenCV-Funktionen erläutert. Nun geht es an die Praxis: ein Python-Skript, das den Stream einer angeschlossenen Webcam abgreift, Gesichter im Bild detektiert und anschließend erkennt, wem dieses Gesicht gehört. Kurz zur Erinnerung: Detektion heißt, zu prüfen, ob sich ein Gesicht in einem Bild befindet. Erkennen bedeutet, das Gesicht von anderen Gesichtern zu unterscheiden, um es einer Person zuzuordnen. Das Abgreifen des Webstreams und das Detektieren von Gesichtern darin war bereits im ersten Teil des Tutorials Thema: Ein Beispielskript zeichnete einen grünen Rahmen um detektierte Gesichter.