Reconnaissance De Visage Avec Opencv - Appartement À Vendre À Saint Malo
J'étais en train de construire une base de Reconnaissance de Visage système (PCA-Eigenfaces) à l'aide d'OpenCV 2. 2 (de Willow Garage). Reconnaissance de visage avec opencv 2. Je comprends de nombreux posts précédents sur la Reconnaissance du Visage qu'il n'existe pas de standard de la bibliothèque open source qui permettront à l'ensemble de la reconnaissance du visage pour vous. Au lieu de cela, je voudrais savoir si quelqu'un a utilisé les fonctions(et les a intégrés): icvCalcCovarMatrixEx_8u32fR icvCalcEigenObjects_8u32fR icvEigenProjection_8u32fR dans la pour former un système de reconnaissance de visage, parce que les fonctions semblent fournir une grande partie de la fonctionnalité requise avec cvSvd? Je vais avoir un moment difficile essayer de comprendre de le faire depuis que je suis nouveau sur OpenCV.
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Alimentez également votre Pi avec un adaptateur 2A et connectez-le à un moniteur d'affichage via un câble HDMI car nous ne pourrons pas obtenir la sortie vidéo via SSH. De plus, je ne vais pas expliquer comment fonctionne exactement OpenCV, si vous êtes intéressé par l'apprentissage du traitement d'image, consultez ces bases d'OpenCV et les didacticiels avancés de traitement d'image. Vous pouvez également en apprendre davantage sur les contours, la détection des taches, etc. dans ce didacticiel de segmentation d'image. Reconnaissance de visage avec opencv de. Avant de commencer, il est important de comprendre que la détection de visage et la reconnaissance de visage sont deux choses différentes. Dans la détection de visage, seul le visage d'une personne est détecté, le logiciel n'aura aucune idée de qui est cette personne. Dans la reconnaissance faciale, le logiciel détecte non seulement le visage, mais reconnaît également la personne. Maintenant, il devrait être clair que nous devons effectuer la détection des visages avant d'effectuer la reconnaissance des visages.
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Son indice est 20. Il y a 8 photos de Jennifer Lawrence son indice est 30. Le training consiste à charger l'ensemble des images dans un vectoret utiliser la méthode train sur un modèle: Ensuite, on compare une image (passée en argument sur la ligne de commande) en la passant au modèle: Voici la liste des images de tests; les deux premières sont simples mais la troisième n'est pas ressemblante. Je confronte l'image au modèle et la sortie est la suivante: Predicted class = 30 / Actual class = -1. Name is: Jennifer Le modèle fait la prédiction que c'est l'indice 30 qui correspond à Jennifer. Predicted class = 20 / Actual class = -1. COMMENT DETECTER DES VISAGES AVEC PYTHON ET OPENCV TRES FACILEMENT - YouTube. Name is: Charlize Le modèle fait la prédiction que c'est l'indice 20 qui correspond à Charlize. Je fais un dernier essai avec une photo peut prédictible de Jennifer, : Le système a quand même fonctionné. Il a prédit la bonne réponse. Magique! L'objet de l'article n'est pas de documenter l'ensemble des fonctionnalités d'OpenCV mais de démontrer la possibilité d'obtenir « une distance » de résultat.
La détection d'objets à l'aide des classifieurs en cascade basés sur des fonctionnalités Haar est une méthode de détection d'objets efficace proposée par Paul Viola et Michael Jones dans leur article, « Détection rapide d'objets utilisant une cascade boostée de fonctionnalités simples » dans 2001. C'est une approche basée sur l'apprentissage par machine où une fonction cascade est formée à partir de beaucoup d'images positives et négatives. Elle est ensuite utilisée pour détecter des objets dans d'autres images. Ici, nous allons travailler avec la détection de visage. Initialement, l'algorithme a besoin de beaucoup d'images positives (images de visages) et d'images négatives (images sans visages) pour former le classifieur. Ensuite, nous avons besoin d'extraire des fonctionnalités de celui-ci. Opencv - La Reconnaissance du visage dans OpenCV. Pour cela, les fonctions Haar affichées dans l'image ci-dessous sont utilisées. Ils sont comme notre noyau à convolution. Chaque fonction est une valeur unique obtenue en soustrayant la somme des pixels sous le rectangle blanc de la somme des pixels sous le rectangle noir.
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