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Il ne serait pas possible pour moi d'expliquer comment exactement OpenCV détecte un visage ou tout autre objet d'ailleurs. Donc, si vous êtes curieux de savoir que vous pouvez suivre ce didacticiel de détection d'objets. Un flux vidéo d'une webcam n'est rien de plus qu'une longue séquence d'images fixes mises à jour les unes après les autres. Reconnaissance faciale - TP1 : La vidéo en python - Coxprod DIY. Et chacune de ces images n'est qu'une collection de pixels de valeurs différentes mis ensemble dans sa position respective. Alors, comment un programme peut-il détecter un visage à partir de ces pixels et reconnaître davantage la personne qui s'y trouve? Il y a beaucoup d'algorithmes derrière cela et essayer de les expliquer dépasse le cadre de cet article, mais comme nous utilisons la bibliothèque OpenCV, il est très simple d'effectuer une reconnaissance faciale sans approfondir les concepts. Ce n'est que si nous sommes capables de détecter un visage que nous pourrons le reconnaître ou s'en souvenir. Pour détecter un objet tel qu'un visage, OpenCV utilise quelque chose appelé classificateurs.

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Maintenant nous devons convertir l'image en niveau de gris afin de pouvoir utiliser la fonction de détection faciale. La conversion en niveau de gris est une transformations dans l'espace RVB (Rouge/Vert/Bleu) comme l'ajout / la suppression du canal alpha, l'inversion de l'ordre des canaux, la conversion vers / depuis la couleur RVB 16 bits (R5: G6: B5 ou R5: G5: B5), ainsi que la conversion vers / depuis l'échelle de gris. Une ligne en Python suffit pour cela: gray = tColor(image, LOR_BGR2GRAY) (gray) Voilà le résultat de la transformation opéré par OpenCV: Maintenant nous pouvons lancer l'opération de détection de visage: faces = tectMultiScale( gray, scaleFactor=1. 1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags = SCADE_SCALE_IMAGE) print("Il y a {0} visage(s). Reconnaissance faciale avec OpenCV de Python. "(len(faces))) Bizarrement, vous devriez obtenir ce résultat: Il y a 3 visage(s). Plutôt étonnant n'est-ce pas? y-aurait-il 2 autres personnes cachées dans cette photo? regardons de plus près en demandant à OpenCV de marquer via des cadres de couleurs les visages détectés.

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On peut les sauver dans un fichier au format JSON facilement exploitable. Mais le mieux est de réinjecter cela dans OpenCV pour identifier l'homographie de l'image dans la photo. OpenCV est une librairie d'Intelligence Artificielle dédiée au traitement de la vision. Les différents algos qui nous concernent ici et supportés par OpenCV sont ici. on y retrouve BRISK, SIFT et … AKAZE! Non, franchement si vous ne connaissez pas cette lib, allez la tester, c'est vraiment top ce qu'on peut faire avec, tout en ayant très peu de connaissances sur le sujet! Si vous voulez faire vos propres tests, vous trouverez une implémentation de l'algorithme à cette adresse. Il y a également tous ces passionnants travaux sur la question à cette adresse. Sinon, plus simplement, commencez par compiler et tester le code à cette adresse: c'est un test de base à partir d'ACAZE et d'OpenCV. Reconnaissance faciale facile avec OpenCV et Python ! | Connect - Editions Diamond. En partant de cette image: On obtient ce résultat: Soit: Keypoints 1: 2943 Keypoints 2: 3511 Matches: 447 Inliers: 308 Inlier Ratio: 0.

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Voici notre programme, mais cependant, attention aux (antislash) qui sont à remplacer par leur symbole! (car non gérés par l'éditeur Blog, sorry! Reconnaissance de visage avec opencv du. ): » # #importation de la librairie opencv 4. 0. 0 import cv2 #importation du système d'exploitation import sys #importation de l'horloge du système import time #importation de la librairie de gestion de camera par python import picamera #création de l'objet permettant de gérer la caméra camera = picamera.

Vous êtes en train de regarder un film d'espionnage. Le suspence est haletant et tout à coup un policier du film regarde une caméra de surveillance dans laquelle un cadre est dessiné autour d'un visage. Le personnage continue a se mouvoir dans l'écran et le cadre suis encore son visage … Très honnêtement, n'avez-vous eu jamais envie de pouvoir faire ça? Evidemment il y a quelques années cela relevant de la science fiction mais aujourd'hui ce type de traitement est simple comme bonjour. Alors, suivez le guide! OpenCV Tout d'abord et en ce qui concerne les prérequis, nous allons utiliser Python (j'utilise la version 3. Reconnaissance de visage avec opencv port to processing. 7) ainsi que OpenCV 4. Note: Nous avons déjà utilisé cette librairie pour de la reconnaissance faciale dans l'article sur les cartes d'identités. Aussi je ne reviendrais pas sur cette librairie Open Source tant utilisée. Ouvrons un notebook jupyter et vérifions que ces deux éléments sont bien fonctionnels: import cv2 as cv print(tBuildInformation()) Si OpenCv est bien installé vous devez avoir un rendu tel que celui-ci, qui précise la version d'OpenCv que vous utilisez (dans mon cas la 4.

waitKey(0) stroyAllWindows() x, y, w, h correspondent à la coordonnée x du coin supérieur gauche du visage, la coordonnée y du coin supérieur gauche du visage, la largeur du visage et la hauteur du visage. De plus, bien que non limité à OpenCV, l'origine des coordonnées xy est le coin supérieur gauche de l'image. Détecté à partir de l'image de la caméra cap = Capture(0) while True: ret, frame = () gray = tColor(frame, LOR_BGR2GRAY) rect = tectMultiScale(gray, scaleFactor=1. 1, minNeighbors=2, minSize=(30, 30)) ctangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color) ('detected', frame) key = cv2. Reconnaissance de visage avec opencv les. waitKey(1) if key == ord('q'): break lease() Vous pouvez obtenir l'image de la caméra en définissant l'argument de Capture () sur le numéro de périphérique de la caméra, mais vous pouvez également gérer le fichier vidéo en entrant le chemin du fichier mp4. Lorsqu'il n'y a qu'une seule image out_path = ". /trimmed/" for i, [x, y, w, h] in enumerate(rect): img_trimmed = src[y:y + h, x:x + w] file_name = "{} "(i) file_path = out_path + file_name write(file_path, img_trimmed) Vous pouvez obtenir le nombre de boucles et le contenu de rect en même temps en utilisant enumerate dans l'instruction for.

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