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aus Nettersheim 07. 10. 2021 * * * * * Nicht nur ein Handtuch Ich habe echt nicht erwartet dass dieses Handtuch so toll ist. Super weich, durch den Magneten kann den überall aufhängen im Gym. Sehr leichtes Material. Verspricht was es hält. von einem Kunden aus Stuhr 12. 03. 2022 Alle Kundenbewertungen anzeigen >
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. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 1: OpenCV-Grundlagen | iX | Heise Magazine. 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. 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.
Der Einfachheit halber kann diese Funktion bisher nur mit einem einzelnen Gesicht pro Bild umgehen. def crop ( in_fn, out_fn): img_color = cv2. imread ( in_fn) img_gray = cv2. cvtColor ( img_color, cv. CV_RGB2GRAY) img_gray = cv2. equalizeHist ( img_gray) for x1, y1, x2, y2 in detect_faces ( img_gray): # TODO: Will override all previous occurrences img_out = img_color [ y1: y2, x1: x2] cv2. imwrite ( out_fn, img_out) In der Hauptroutine wird diese Funktion dann für jedes Bild einmal ausgeführt. if __name__ == "__main__": if len ( sys. argv) < 3: print ( "Usage:%s source_dir dest_dir"% ( sys. Opencv Python-Programm zur Gesichtserkennung – Acervo Lima. argv [ 0])) sys. exit ( 1) for f in glob. glob ( '%s/*'% ( sys. argv [ 1], )): filename = os. path. basename ( f) crop ( f, "/". join (( sys. argv [ 2], filename))) Gesichtserkennung Die Gesichtserkennung kann man anschließend mit Eigenfaces umsetzen. Das ist ein relativ alter und nicht mehr ganz aktueller Ansatz, aber er ist nicht so schwer umzusetzen. Grundsätzlich ist die Idee von Eigenfaces, eine Menge von Grundbildern zu erzeugen und dann diese so aufeinander aufzuaddieren, dass möglichst exakt wieder das Originalbild rekonstruiert wird.
Maschinelles "Sehen" ist eng verknüpft mit Maschinellem Lernen: Anhand existierender, gelabelter Daten (in diesem Fall Bildern) werden Modelle trainiert, die zu einem gegebenen Input ein Output liefern. Im Fall von Gesichtserkennung wird auf einem Bild ein Ausschnitt als Gesicht erkannt und klassifiziert. In diesem Artikel wird der Quellcode für ein einfaches Python Projekt mit der Bibliothek OpenCV (Computer Vision) erläutert. Adi Shavit [Public domain], via Wikimedia Commons OpenCV ist eine populäre Programmbibliothek für Bildverarbeitung und maschinelle Erkennen von Objekten auf Bildern. Neben der Forschung sind die Algorithmen auch in der Industrie weit verbreitet. Insbesondere beim Autonomen Fahren gibt es in Deutschland viele Unternehmen, die auf das Paket aufbauen. T ipp: Du interessierst dich für Autonomes Fahren? Opencv gesichtserkennung python 6. Mein Artikel " Fünf Stufen des Autonomen Fahrens und warum Tesla den Wettlauf gewinnen wird " erklärt, warum der kalifornische Autohersteller im Entwicklungswettkampf der Sieger sein wird.
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. Gesichtserkennung mit OpenCV* | EF Informatik 2021. 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. 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.