Une question? Pas de panique, on va vous aider! 29 avril 2020 à 1:14:08
Bonjour,
je travail depuis quelques jours sur un un sujet de reconnaissance faciale avec opencv et python et je suis débutant en la matière. en effet j'aimerais créer une base de données d'images de référence a partir des images contenant des visages. En fait cette base de données sera constituée (du nom de l'image, le genre c-a-d le sexe de la personne que j'identifie sur la photo, la position a laquelle je l'ai identifiée, et du nom de la personne que je donne) et cette base de données sera construite a partir de images que je possède. j'ai trouvé sur le net des manières de faire la reconnaissance faciale avec un modèles pré-entraîné haar_cascades qu'on trouve sur githut mais je me heurte a un problème. Si je charge le modèle pré-entraîner avec les visage de face je n'arrive pas a détecter des images avec avec les visage de profile et vice versa et lorsque passe un modèle après l'autre il y'a des visages qui ne sont pas détectés.
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Le est une cascade de haar conçue par OpenCV pour détecter la face frontale. Detecting Faces cap = Capture(0) # loop runs if capturing has been initialized. while 1: ret, img = () # convert to gray scale of each frames gray = tColor(img, LOR_BGR2GRAY) Pour la conversion de B G R en Gray, nous utilisons les drapeaux LOR_BGR2GRAY Les niveaux de gris réduisent simplement la complexité d'une valeur de pixel 3D (R, G, B) à une valeur 1D, car de nombreuses tâches ne fonctionnent pas mieux avec des pixels 3D (par exemple, la détection des contours). # Detects faces of different sizes in the input image faces = tectMultiScale(gray, 1. 3, 5) # Draws rectangle around the faces for (x, y, w, h) in faces: ctangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 0), 2) # To put the text on video feed. i. e. Your Name cv2. putText(img, name, (x - 1, y - 1), NT_HERSHEY_PLAIN, 4, (0, 255, 0)) detectMultiScale () détecte des objets de différentes tailles dans l'image d'entrée. Les objets détectés sont renvoyés sous forme de liste de rectangles.
Reconnaissance De Visage Avec Opencv · Gitlab
Conditions préalables
Comment fonctionne la reconnaissance faciale avec OpenCV
Détection de visage à l'aide de classificateurs en cascade dans OpenCV
La reconnaissance faciale est de plus en plus populaire et la plupart d'entre nous l'utilisons déjà sans même s'en rendre compte. Que ce soit une simple suggestion de tag Facebook, un filtre Snapchat ou une surveillance avancée de la sécurité des aéroports, la reconnaissance faciale a déjà travaillé sa magie. La Chine a commencé à utiliser la reconnaissance faciale dans les écoles pour surveiller l'assiduité et les comportements des élèves. Les détaillants ont commencé à utiliser la reconnaissance faciale pour catégoriser leurs clients et isoler les personnes ayant des antécédents de fraude. Avec beaucoup plus de changements en cours, il ne fait aucun doute que cette technologie serait vue partout dans un proche avenir. Dans ce didacticiel, nous allons apprendre comment créer notre propre système de reconnaissance faciale à l'aide de la bibliothèque OpenCV sur Raspberry Pi.
Reconnaissance De Visage Avec Opencv Et
blog page
face recognition, opencv, python, reconnaissance des formes
Après avoir lu un blog
sur la détection de visages,
je me suis dit que c'est facile d'écrire
un petit programme pour vérifier que cela marche. Et c'est vrai ou pas si loin. Voici la recette
sur Windows. Tout d'abord, il faut installer si vous ne l'avez jamais fait
et en faisant bien attention aux numéros de version. J'ai testé les versions x86 (= win32). Python 2. 7
numpy (pour Python 2. 7)
opencv (pour Python 2. 7)
Ensuite, il faut récupérer les modèles de détection de visages sur
github
et les place dans un répertoire de votre choix. On récupère une image comme la suivante qui est utilisée dans
tous les exemples de programmes de traitement d'images:
Finalement, il suffit d'exécuter ce programme python qu'on sauvegarde
dans le répertoire où se trouve déjà l'image et le fichier.
waitKey(5000) == 27: stroyWindow("visage")
if __name__ == "__main__":
# applique
for file in stdir(". "):
if artswith("visage"): continue # déjà traité
if (file)[-1]() in ["", "", ""]:
detecte_visages (file, "visage_" + file)
Et on obtient:
Quelques essais plus loin, on s'aperçoit que le modèle
n'aime pas trop les profils. Une fois qu'on a extrait le visage,
on peut essayer de le
reconnaître. Mais ce sera pour une autre fois.
Phytostandard Mélilot Vigne rouge 30 comprimés Pileje Les Phytostandards sont des extraits produits à partir de plantes sélectionnées dont l'origine est tracée. Ils sont obtenus selon un procédé breveté qui respecte l'intégrité de la plante. Phytostandard de melilot et vigne rouge le. Ces extraits sont standardisés et assurent une teneur constante et stable en principes actifs. Propriétés du Phytostandard Mélilot Vigne Rouge en comprimés Le Phytostandard de Mélilot - Vigne Rouge est un complément alimentaire à base d'extrait de mélilot et de vigne rouge qui contribue à améliorer le confort des jambes. Le Mélilot: Les sommités fleuries, riches en coumarines et dérivés coumariniques, sont traditionnellement utilisées pour apaiser les jambes gonflées en cas de troubles de la circulation veineuse. La Vigne Rouge: Les feuilles de vigne rouge contiennent des pigments, les anthocyanosides, qui sont responsables de leurs propriétés veinotoniques: ils diminuent les désagréments des troubles de la circulation veineuse (lourdeurs, fatigue, tensions, picotements).
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Une consommation excessive peut avoir des effets laxatifs. Ce complément alimentaire ne peut se substituer à une alimentation variée, équilibrée et à un mode de vie sain. Phytostandard Melilot Vigne rouge 20 comprimés - Circulation sanguine - IllicoPharma. À tenir hors de portée des enfants. À consommer de préférence avant fin et n° de lot mentionnés sur la face inférieure de l'étui. Extraits Phytostandard ® mélilot ( Melilotus officinalis L., sommités fleuries) et de vigne rouge ( Vitis vinifera L., feuilles) (support: fibre d'acacia), agents de charge: phosphates de calcium et cellulose microcristalline, stabilisant: carboxyméthylcellulose sodique réticulée, anti-agglomérants: sels de magnésium d'acides gras. Complément alimentaire à base d'extraits de mélilot ( Melilotus officinalis L. ) Poids net
20 g
Analyse nutritionnelle
Analyse moyenne
Pour 2 comprimés
Extrait Phytostandard® vigne rouge (feuilles)
(mg)
168
Extrait Phytostandard® mélilot (sommités fleuries)
136
Les valeurs analytiques fournies sont données en fonction des informations dont nous disposons à ce jour.
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Cet avis vous a-t-il été utile? Oui 0 Non 0 Corinne M. publié le 13/02/2016 suite à une commande du 13/02/2016 conforme à mes attentes Cet avis vous a-t-il été utile? Oui 0 Non 0
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