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Saturday, 6 July 2024

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puisque entrainement du modèles de profile a été fait juste avec des visages de profile coté gauche. j'aimerai bien etre aiguiller sur le sujet si vous avez des idées merci voila un bout de code de détection faciale avec les visage de face. import cv2 # Load the cascade face_cascade = cv2. CascadeClassifier ( '') # Read the input image img = cv2. imread ( '') # Convert into grayscale gray = cv2. cvtColor ( img, cv2. Reconnaissance de visage avec opencv port to processing. COLOR_BGR2GRAY) # Detect faces faces = face_cascade. detectMultiScale ( gray, 1. 1, 4) # Draw rectangle around the faces for ( x, y, w, h) in faces: cv2. rectangle ( img, ( x, y), ( x + w, y + h), ( 255, 0, 0), 2) # Display the output cv2. imshow ( 'img', img) cv2. waitKey () 11 mai 2021 à 15:32:45 bonjour, je suis dans le même cas, je voulais savoir si tu avais trouver une solution ou pas? Merci d'avance pour ta reponse × Après avoir cliqué sur "Répondre" vous serez invité à vous connecter pour que votre message soit publié. × Attention, ce sujet est très ancien. Le déterrer n'est pas forcément approprié.

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Opération plutôt simple puisque la fonction de détection de visage renvoit aussi les coordonnées des rectangles contenant ces derniers (ici via l'objet faces): # Dessine des rectangles autour des visages trouvés for (x, y, w, h) in faces: ctangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) Nous avons bien un soucis, apparemment la détection de forme via le modèle de classification choisi n'est pas assez précise! Reconnaissance de visage avec opencv youtube. Nous avons détecté 2 visages en trop … Changeons de modèle prédéfini C'est en fait une opération plutôt simple car il suffit de changer de fichier xml (Cf. les fichiers que vous avez télécharger au préalable). Utilisons à la place du précédent le fichier Le résultat semble bien meilleur cette fois-ci: Et si nous voulions découper notre visage pour enlever les contours inutiles?

## Top départ de notre boucle inifinie ## Tant que Vrai est toujours vrai:) while True: On récupère la toute dernière image en cours dans le flux vidéo. ##on récupère la dernière image de la vidéo valeurRetour, imageWebcam = () Bon, on s'assure que nous avons bien reçu une image sinon ça va faire des chocapics. Si on a bien récupéré une image, on l'affiche dans une fenêtre. ## On affiche l'image ('Image de la webcam', imageWebcam) On oublie pas notre porte de sortie de la boucle infinie. ## Comme c'est une boucle infinie, il faut bien se prévoir une sortie ## Dans notre cas, ce sera l'appui sur la touche Q if cv2. waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break Si on est sortie de la boucle, un petit nettoyage parce qu'on est des personnes qui travaillent proprement… ou presque 😀 ## Si on arrive jusque là, c'est qu'on est sorti de notre boucle # Donc, on libère le flux de la webcam et on détruit la fenêtre d'affichage lease() stroyAllWindows() Et voilà! Reconnaissance de visage avec opencv blobs. Simple, efficace. Un petit F5 pour lancer tout ça et tu peux voir ta petite bouille dans une fenêtre 🙂