OpenCV ve Haar Cascades ile yüzleri ve gözleri sıfırdan tespit edin

OpenCV ve Haar Cascades ile PC web kamerasını kullanarak yüz ve göz algılama

Bilgisayar kullanarak yüz algılama, Computer Vision uygulamalarından biridir. Algoritmalar kullanılarak bir kamera tarafından yakalanan veya sabit sürücüye kaydedilen görüntüler veya videolardaki yüzlerin yerinin belirlenmesinden oluşur. makine öğrenme.

Python, OpenCV ve Haar Cascades ile yüz algılama

OpenCV, açık kaynaklı bir bilgisayarlı görü kitaplığıdır ve makine öğrenme Python, C++ ve Java desteği ile.

Yüz tanıma ve tanıma dahil olmak üzere çeşitli görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmış iki binden fazla algoritma sunar.

Yüz algılama için OpenCV, 2001 yılında Paul Viola ve Michael J. Jones tarafından önerilen Haar Cascade tekniğine dayalı önceden eğitilmiş modeller sunar. Ayrıca bu modellerin kolay yüklenmesini sağlayan nesneler ve yöntemler sunar.

Ardından, bir Windows PC’de yüz algılama sisteminin uygulanması için gerekli olan yazılım ve kitaplıkların kurulumunu gösteriyoruz.

Daha sonra size kodu ve kullanılan komutların kısa bir açıklamasını vereceğiz.

Python, NumPy ve OpenCV’yi yükleyin

Python kurulumu

Yapmanız gereken ilk şey Python’u kurmak. Bunu yapmak için kurulum dosyasını aşağıdaki bağlantıdan indirebilirsiniz:

Kurulum tamamlandıktan sonra Komut İstemi’ni açın. Bunu yapmak için Windows + R tuşlarına basın ve Tamam’ı tıklayın.

Aşağıdaki komutu yazın ve Enter’a basın:

piton –versiyon

Python sürümünü görüyorsanız, kurulumun başarılı olduğu anlamına gelir.

Ayrıca pip paket yöneticisinin doğru kurulduğundan emin olun. Bunu yapmak için şu komutu çalıştırın:

pip -v

numpy’yi yükleme

Python kurulduktan sonra, OpenCV dizi tipi veri yapısını kullandığından NumPy kitaplığının kurulması gerekecektir.

NumPy kurulumu için pip paket yöneticisini kullanabilirsiniz. Bunu yapmak için Komut İstemi’ni açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın:

pip kurulum numpy

OpenCV’yi Yükleme

OpenCV’yi yüklemek için Windows Komut İstemi’ni açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın:

pip kurulumu opencv-katkı-python

Önceden eğitilmiş yüz algılama modellerini indirin

Yapılacak son şey, OpenCV’nin yüz ve göz algılama için kullanacağı önceden eğitilmiş modelleri GitHub’dan indirmektir.

Aşağıdaki bağlantıya tıklayın: https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

haarcascade_frontalface_default.xml dosyasını bulun ve tıklayın. Ardından, Raw düğmesine sağ tıklayın ve Bağlantıyı Farklı Kaydet seçeneğini seçin. Dosya sabit sürücünüze indirilecektir.

haarcascade_eye.xml dosyasını da aynı şekilde indirin.

Bitirmek için her iki dosyayı da XML uzantılı Python kurulum klasörüne kopyalayın. Nerede olduğunu bilmiyorsanız, Komut İstemi’ni açın ve komutu çalıştırın. piton nerede.

Bilgisayarın web kamerasını kullanarak yüzleri ve gözleri algılamak için kod

numpy’yi np olarak içe aktar cv2’yi içe aktar face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’) eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘haarcascade_eye.xml’) web kamerası = cv2.VideoCapture(0) iken 3: ret, çerçeve = web kamerası.read() gri = cv2.cvtColor(çerçeve, cv2.COLOR_BGR2GRAY) yüzler = face_cascade.detectMultiScale(gri, 1.3, 5) yüzlerde (x,y,w,h) için: cv2.rectangle(frame,(x,y),( x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_gray = gri[y:y+h, x:x+w]
roi_color = çerçeve[y:y+h, x:x+w]

gözlerde (ex,ey,ew,eh) için gözler = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray): cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2 ) cv2.imshow(‘frame’,frame) p = cv2.waitKey(28) & p == 27 ise 0xff: webcam.release()’i kes cv2.destroyAllWindows()

Programı çalıştırmak için:

Windows arama çubuğuna Python yazın ve eşleşmeler listesinde BOŞTA’ya (Python xxx) tıklayın.

Python IDLE’de Dosya > Yeni Dosya’ya tıklayın. Açılan pencerede Dosya > Farklı Kaydet’e tıklayın.Bir ad yazın ve dosyayı .py uzantılı olarak sabit sürücünüze kaydedin.

Kodu kopyalayıp yapıştırın, Dosya > Kaydet’e tıklayın. Ardından Çalıştır > Modülü Çalıştır’a tıklayın. Bilgisayarınızın kamerası devreye girecek ve yüzünüzün ve gözlerinizin çevresinde bir kutu belirecektir.

Similar Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published.