[ Studie] Weitere Studien zeigen, dass Oolong Tee die Blutzuckerwerte bei Diabetikern um bis zu 30% senken kann. [ Studie] Jedoch gibt es ebenfalls Untersuchungen, die keine positiven Effekte auf die Blutzucker- oder Insulinwerte bei gesunden Teilnehmern finden konnten. Eine Untersuchung ergab sogar, dass Personen, die 480 ml täglich oder mehr tranken ein höheres Risiko für Typ-2 Diabetes hatten. [ Studie] Insgesamt kann also zum jetzigen Zeitpunkt nicht gesagt werden, wie und ob Oolong Tee bei Diabetes wirkt bzw. davor schützt. Mögliche Nebenwirkungen Oolong Tee wird seit Jahrhunderten getrunken und gilt als sehr ungefährlich. Der Koffeingehalt ist recht gering und sollte keine Probleme bereiten. Laut der Europäischen Behörde für Lebensmittelsicherheit ist der Konsum von bis zu 400 mg Koffein täglich ungefährlich. Dafür muss man 1, 5 – 2, 5 Liter Oolong Tee trinken. Schwangere sollte weniger Koffein trinken und daher maximal die Hälfte der oben genannten Menge trinken. Tee kann die Menge des aufgenommenen Eisens aus der Nahrung reduzieren.
Ähnlich wie beim Pu-Erh Tee gewinnen besonders qualitativ hochwertige Oolong Tees bei idealen Lagerbedingungen mit der Zeit an Geschmack und Qualität. Wenn du auch mal einen Oolong Tee probieren möchtest, bist du hier genau richtig. Wir haben für dich ein paar spannende Sorten herausgesucht. Schaue dich doch mal um ob einer der Tees zu dir passt. Bitte schaue später noch einmal vorbei, wir sind noch auf der Suche nach den besten Tees.
Des Weiteren enthält Oolong Tee viel Mangan und in kleineren Mengen Kalium, Magnesium, Natrium und Vitamin B3. Oolong Tee zum Abnehmen Die Polyphenole in Oolong Tee könnten laut Wissenschaftlern den Stoffwechsel erhöhen und dafür sorgen, dass weniger Fett aus der Nahrung aufgenommen wird. Außerdem könnten diese Substanzen Enzyme aktivieren, die gespeicherte Fettzellen zur Energiegewinnung nutzen. [ Studie] Eine Studie an Mäusen untersuchte den Effekt eines Extraktes aus Oolong Tee auf die Bildung von Viszeralfett unter einer Ernährung mit hohem Fett- und Zuckergehalt. Die Studie ergab, dass Mäuse, die das Extrakt erhielten signifikant weniger Viszeralfett aufbauten als die Kontrollgruppe, die das Extrakt nicht erhielt. Extrakte aus grünem und schwarzem Tee zeigten ähnliche Effekte. [ Studie] Eine Studie mit menschlichen Teilnehmern kam zu dem Ergebnis, dass der Konsum von Oolong Tee (pur oder gestreckt) zu einer höheren Energieverbrennung von 2, 9-3, 4% am Tag führte. [ Studie] Eine andere Studie mit übergewichtigen Erwachsenen untersuchte die Wirkung des Konsums von Oolong Tee auf das Körpergewicht der Teilnehmer.
Andere mögliche Vorteile: Gesündere Darmbakterien; Geringeres Alzheimer- und Parkinson-Risiko; Stärkere Knochen; Weniger Kopfschmerzen; Besserer Schlaf; Niedriger Blutdruck. Profitieren Sie täglich von diesem duftenden Schatz der Natur! Wie wird Oolong Tee zubereitet? Teeblätter von guter Qualität und die Verwendung von frisch gefiltertem Wasser sind wesentliche Elemente für die Herstellung einer guten Tasse oder Kanne Oolong. Verwenden Sie für eine Tasse (250 ml) 1 TL Oolong-Blätter mit einem Tee-Ei. Nehmen Sie für eine Teekanne (600 ml) 2 TL Oolong-Blätter in einem losen Tee-Ei-Teekanne oder einem Tee-Ei in einer normalen Teekanne und legen Sie den Deckel darauf. Wie bei grünem Tee ist die Temperatur des Wassers beim Aufbrühen sehr wichtig. Die ideale Temperatur für Oolong ist 85 – 90°C. Die genaueste Methode ist die Verwendung eines Thermometers, um die Temperatur des Wassers zu messen. Wenn Sie gerade kein Thermometer oder einen dieser temperaturgesteuerten Wasserkocher haben, gibt es einen einfachen Trick.
Einige Sorten werden sogar bitter. Oolongs waschen Ebenfalls unabhängig von dem weiteren Vorgehen werden Oolongs traditionell vor dem eigentlichen Aufguss gewaschen oder gespült. Dazu den Oolong Tee soweit aufgießen das die Blätter eben bedeckt sind und das Wasser sofort abgießen. Dieses Einweichen solle den Tee für den folgenden Aufguss öffnen. Dieser Aufguss wird in der Regel nicht getrunken. Ob dieses Vorgehen wirklich notwendig ist, kann man in Frage stellen und wird auch vom verwendeten Tee abhängig sein. Für eine traditionelle Zubereitung ist dieser Schritt jedoch unabdingbar. Oolong Tee in Kanne zubereiten Bei der westlichen Methode Oolong Tee zu bereiten rechnet man 2g Tee je 100ml Wasser. Die Ziehzeit beträgt 3-8 Minuten. Offene Blätter ziehen kürzer, währen bei gefalteten oder gerollten Blättern die Zeit verlängert wird. Bei dieser Methode sind 2-3 Aufgüsse möglich, wobei die Ziehzeit bei den folgenden Aufgüssen verlängert wird. Der dritte Ausguss fällt meist geschmacklich deutlich ab.
Eigenschaften des Oolong Tees Oolong Tees kommen ursprünglich aus China und Taiwan. Das besondere an Oolong Tee ist, dass er halb-oxidiert ist. Damit bildet er geschmacklich eine Brücke zwischen grünem und schwarzem Tee und vereint sowohl die frische von grünem als auch die Aromen von schwarzem Tee. Das mach ihn unbestreitbar zu der geschmacklich anspruchsvollsten Teesorte. Der Grad der Oxidation entscheidet über den Geschmack Dabei gibt es mild oxidierte Oolong Tees welche zu ca. 10 – 30% oxidiert sind. Das Aroma dieser Tees erinnert an den Spaziergang in einem blühenden Garten. Es können ganz unterschiedliche Florale Noten vorkommen wie z. B. Jasmin, Rose oder Lilien. Bei den stärker oxidierten Oolong Tees, welche bis zu 70% oxidiert sein können, treten hingegen eher Röstaromen in den Vordergrund. Diese Tees können z. nach Kakao, Gebäck oder Karamell riechen. Faszinierend ist auch, dass viele Oolong Tees einen cremigen Körper haben. Bei einigen Tees hat man sogar den Eindruck, dass diese mit Milch versetzt wären, weil der ganze Mund mit einem cremigen Geschmack belegt ist.
Er schmeckte völlig eigenständig und herrlich anders. Damit war der Oolong geboren, der "Schwarze Drache" unter den Tees. Was ist Oolong? Oolong ist ein halbfermentierter Tee und damit geschmacklich zwischen vollfermentiertem Schwarztee und unfermentiertem Grüntee angesiedelt. Die frisch gepflückten Teeblätter sind noch lang und dunkelgrün. Sie werden erst später, durch den Fermentierungsprozess schwarz. Daher auch sein Namen "Schwarzer Drache" oder eben "Schwarze Schlange". Der Oolong-Tee kommt ebenso wie der Grün- und Schwarztee von der Teepflanze "Camellia sinensis". Das heißt, vor der Ernte sind alle Teeblätter gleich. Sie werden erst zu verschiedenen Tees durch ihre unterschiedliche Weiterverarbeitung. Fermentieren geht so vor sich, dass die geernteten Teeblätter zunächst zum Welken in sogenannten Welktrögen ausgebreitet werden. Anschließend wird der Tee in großen Bambuszylindern langsam gerollt, sodass die Zellwände aufbrechen und der Zellsaft austreten kann. Nun beginnt die eigentliche Fermentierung.
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. Gesichtserkennung (Face Recognition) mit OpenCV, Tensorflow und Python - YouTube. Im Zuge dieses dreiteiligen Tutorials entsteht eine eigene, erweiterbare Lösung zur Identifikation von Personen per Gesichtserkennung auf Basis von OpenCV und Python. 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.
Zusatzaufgabe «Der Blick» Variante A Finde Augen und spiegle diese horizontal. () Variante B Finde ein Gesicht mit zwei Augen. Vertausche die beiden Augen! # andere Dinge erkennen Im Repo von OpenCV finden wir weitere Trainingsdaten für den Haar-Klassifikator: (opens new window). Einige Mögliche Anwendungsbeispiele: – Fussgänger erkennen für ein selbstfahrendes Auto – Bei Gesichtern ein Lächeln erkennen, z. b. für eine Kamera die erst auslöst wenn alle Personen lächeln. Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. – hinzufügen zu unserer Gesichtserkennung um auch Personen von der Seite her zu erkennen. Aufgabe Wähle einen der im Repo verfügbaren Haar-Klassifikator aus und versuche damit eine Anwendung zu erstellen: passende Bilder sammeln das Python-Skript mit den neuen Trainingsdaten ausstatten Die Objekt-Erkennung testen und optimieren Etwas «sinnvolles» mit den erkannten Objekten anstellen Letzte Änderung: 10. 3. 2021, 15:01:19
Bei der Gesichtserkennung ist ein sehr altes Verfahren die Verwendung von Eigenfaces. Diese verwenden zur Erkennung einen Vergleich von Frontalgesichtern, wobei jeweils Durchschnittsgesichter berechnet werden. Der große Nachteil der Eigenface-Methode ist, dass sie lediglich mit Frontalaufnahmen umgehen kann und sehr, sehr anfällig gegenüber verschiedenen Größen von Gesichtern ist. Gerade das letztere Problem kann man allerdings mit der Gesichtsdetektion von OpenCV sehr gut lösen. Gesichtsdetektion Ein Gesicht zu finden ist mit OpenCV nicht besonders schwer. Man muss lediglich das Bild laden, zur besseren Erkennung in Graustufen umwandeln und anschließend noch das Histogramm ausgleichen. Letzteres macht man, um den Kontrast in den Bereichen zu erhöhen, die besonders wichtig sind. D. h. Opencv gesichtserkennung python code. wenn im Bild sehr viele Graustufen vorhanden sind, werden diese so getrennt, dass sie besser unterscheidbar sind. Dazu wird zunächst eine Funktion zum Extrahieren der Gesichter benötigt. Umgesetzt wird die Extraktion dann mit scadeClassifier::detectMultiScale, welches innerhalb eines Fotos Gesichter verschiedener Größen erkennen kann.
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. 1, minNeighbors = 4, minSize = ( 100, 100), maxSize = ( 2000, 2000), flags = cv. CV_HAAR_SCALE_IMAGE): cascade = cv2. Opencv gesichtserkennung python program. 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.
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. argv [ 0])) sys. exit ( 1) for f in glob. glob ( '%s/*'% ( sys. argv [ 1], )): filename = os. path. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 3: Personen per Webcam identifizieren | iX | Heise Magazine. 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.
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. LBPH verwendet 4 Parameter: (i) Radius: Der Radius wird verwendet, um das kreisförmige lokale Binärmuster aufzubauen, und repräsentiert den Radius um das zentrale Pixel. Opencv gesichtserkennung python 6. (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.
Das ganze Prozedere im Detail zu kennen, ist nur relevant, wenn man nicht nur mit, sondern auch für OpenCV entwickeln möchte. Eine detaillierte Darstellung findet sich in der OpenCV-Dokumentation (siehe). Interessant für die Arbeit mit der Bildbearbeitungsbibliothek ist vor allem, dass das Ergebnis das oben importierte Modul cv2 ist. Auswirkungen hat dies auch auf die Dokumentationen, die es in diversen Ausführungen und für verschiedene OpenCV-Versionen gibt. In der aktuellen Doxygen-Dokumentation finden sich beispielsweise keinerlei Informationen zu den Python-Aufrufen – in den Sphinx-Versionen zu OpenCV 2. 4 sowie 3. 0 hingegen schon (siehe). Es lohnt sich daher, in verschiedenen Versionen der Dokumentation zu suchen! Alternativ lässt sich eine Erläuterung der Python-Funktionen auch direkt in IPython über help(Capture) abfragen. Leider ist die Dokumentation an dieser Stelle eher spärlich. Der Funktionsumfang ist umso größer: Der Tabulator bringt hinter cv2. über 1700 mögliche Vervollständigungen zum Vorschein.