Nachtgolf oder: Wann wird es endlich dunkel? Am 29. Juni war es endlich wieder so weit: Nachtgolf auf Grafenberg! Gestärkt mit Hamburgern und Pommes hieß es für die 16 Teilnehmer zunächst in zwei Teams, einen Golfparcours zu bewältigen. Der Tee-Eierlauf stellte sich als besondere Herausforderung heraus, beim Formel 1-Pitchen, dem Tic-Tac-Toe-Putten und dem Profi-Ziel-Chippen konnten die Kinder und Jugendlichen beweisen, wie gut sie ihr golferisches Handwerk schon beherrschen. Auto Herbst & Winter: Tipps fürs Fahren in der dunklen Jahreszeit. Aber das eigentliche Highlight war natürlich der Schlägerklau-Wettbewerb, bei dem zunächst im Hellen mit normalen Golfbällen gestartet wurde. Sobald es dämmerte, wiesen Fackeln die Grüns als Ziel aus, Knicklichter zierten Handgelenke und den einen oder anderen Pferdeschwanz, und endlich kamen die Leuchtbälle zum Einsatz. Wir hoffen, dass alle viel Spaß hatten und das Leuchtballturnier zu einem weiteren festen Event in unserem Jugendkalender wird!
"Die Realisierung des Projekts ist dringlich und sollte zügig erfolgen", heißt es in dem Antrag der Partei. Die Favorisierung der Verwaltung bei der Standortfrage sei jedenfalls praxisfern, da der Bezirk zeitnah ein Angebot benötige. Auch die angekündigte aufsuchende Arbeit mit Fachkräften des Jugendamtes inklusive kleinerer Sportangebote auf dem Sportplatz habe die Situation nicht entschärft. Deshalb sei eine pragmatische, zeitnah umsetzbare Lösung dringend erforderlich. Nur wenige hundert Meter vom gut genutzten Bolzplatz an der Quadenhofstraße entfernt würde sich ein weiterer, weniger genutzter Bolzplatz an der Ecke zur Hagener Straße befinden, der sich als Standort für eine Pumptrack-Anlage anbieten würde. Und dieser Standort würde prinzipiell wohl auch dem strengen Auflagenkatalog der Stadt standhalten: in Waldnähe, abgeschirmt von der nächsten Wohnbebauung, halbwegs zentral und daher relativ gut erreichbar. Wie gut eine Pumptrack-Anlage bei Kindern und Jugendlichen ankommt, zeigt der Parcours an der St. Regenradar für Düsseldorf - Niederschlagsradar heute | wetter.de. Franziskus-Straße, der von der Stadt vor etwas mehr als zwei Jahren freigegeben wurde.
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. Opencv gesichtserkennung python free. 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.
Dazu muss man jedoch einen Faktor angeben, um den das Bild nach jeder Iteration verändert werden soll, um Gesichter in anderen Größen zu finden. Außerdem lohnt es sich aus Geschwindigkeitsgründen evtl. eine minimale und eine maximale Größe anzugeben. def detect_faces ( img, cascade_fn = '/usr/share/opencv/haarcascades/', scaleFactor = 1. Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. 1, minNeighbors = 4, minSize = ( 100, 100), maxSize = ( 2000, 2000), flags = cv. CV_HAAR_SCALE_IMAGE): cascade = cv2. CascadeClassifier ( cascade_fn) rects = cascade. detectMultiScale ( img, scaleFactor = scaleFactor, minNeighbors = minNeighbors, minSize = minSize, maxSize = maxSize, flags = flags) if len ( rects) == 0: return [] rects [:, 2:] += rects [:, : 2] return rects Die Funktion detect_faces erkennt Gesichter in einem Bild und gibt die Koordinaten der Eckpunkte aus. Anschließend werden diese Eckpunkte verwendet, um das Bild aus dem Gesamtbild zu extrahieren und an einem neuen Pfad abzuspeichern. Dazu wird eine Funktion crop angelegt. Diese erledigt auch die Umwandlung in Grauwerte und den Histogrammausgleich.
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. Opencv gesichtserkennung python programs. 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.