Ces méthodes sont très peu robustes, car elles font de nombreuses suppositions en se plaçant dans des cas très simples (visage de face, bonnes conditions d'illuminations, etc. L'une des premières tentatives de reconnaissance de visage est faite par Takeo Kanade en 1973 lors de sa thèse de doctorat à l'Université de Kyoto. Détection de Face à l'aide de fonction de LBP
LBP présente un espace caractéristique discriminant qui peut être appliqué à des problèmes de détection des visages et de reconnaissance, motivé par son invariance par rapport aux transformations d'échelle de gris monotones (par exemple, tant que l'ordre des valeurs de gris reste le même, la sortie de l'opérateur LBP continue est constante, et le fait qu'il peut être extrait en un seul balayage à travers l'image entière. Les motifs binaires locaux (LBP) sont des descripteurs de texture qui peuvent également être utilisés pour représenter des visages, puisqu'une image de visage peut être vue comme une composition de motifs de micro-texture.
Reconnaissance De Visage Avec Opencv Des
OpenCV? La reconnaissance de visage est aujourd'hui un domaine mature qui fait d'ailleurs l'objet de plusieurs librairies, framework mais aussi et surtout de services cognitifs (Microsoft, Google, etc. ). Je vous propose aujourd'hui de découvrir comment utiliser la librairie OpenCV (Open Source bien sûr) pour effectuer ce genre d'opération. Pour information:
OpenCV (pour Open Computer Vision) est une bibliothèque graphique libre, initialement développée par Intel, spécialisée dans le traitement d'images en temps réel. La société de robotique Willow Garage et la société ItSeez se sont succédé au support de cette bibliothèque. Depuis 2016 et le rachat de ItSeez par Intel, le support est de nouveau assuré par Intel. Cette bibliothèque est distribuée sous licence BSD. Wikipédia
Nous reviendrons régulièrement sur cette librairie car au delà de la détection faciale que nous allons aborder dans cet article elle permet aussi de retravailler les images et les vidéos, elle propose des fonctions de calcul matriciels très utiles quand on traite des données multimédia et bien sur embarque des algorithmes d'apprentissages.
OpenCV s'installe très facilement sur Ubuntu et s'interface plutôt facilement avec python grâce a la libraire CV2 (ne pas utiliser CV). Voila le code fonctionnel:
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2, math
import numpy as np
dWindow("preview")
#vc = Capture(")
vc = Capture(0)
if Opened(): # try to get the first frame
rval, frame = ()
else:
rval = False
while rval:
("preview", frame)
hc = scadeClassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/")
faces = tectMultiScale(frame)
for face in faces:
ctangle(frame, (face[0], face[1]), (face[0] + face[2], face[0] + face[3]), (255, 0, 0), 3)
key = cv2. waitKey(20)
if key == 27: # exit on ESC
break
Il faut juste faire attention que le fichier xml de filtre existe bien (sinon le telecharger sur internet et changer la path). Le résultat avec mon colloc 😉
Étape suivante…. tout ça sur Raspbian… je sens que ça va être pénible. Ensuite il faudra être capable de dire ce que font les personnes présentes dans le salon….
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Capteur À Courant De Foucault
En recherche, ce type de mesure est appréciée pour ses excellentes précision, résolution et répétabilité. Par ailleurs, certaines sondes sont compatibles avec des conditions extrêmes (cryogénie, très haute température, environnement radioactif, etc... )
En production, cette technologie répond idéalement aux objectifs d'automatisation et d'amélioration continue de la qualité: La mesure, non intrusive s'intégre aisément dans la gamme de fabrication. Capteur à courant de foucault. Les sondes, très compactes, se montent aisément sur un porte-outils, sans crainte de la présence de fluides, etc... (IP67). L'électronique s'installe dans l'armoire électrique: Montage Rail-DIN, boîtier étroit, fonctionnement en VDC, paramétrage via boutons en façade, Connectique: BNC ou bornier à vis. Les sondes peuvent enfin être utilisées en embarqué pour de l'asservissement et/ou de la surveillance continue. Quelques exemples d'applications
Ils sont, entre autres, utilisés pour mesurer des épaisseurs ou des positions de pièces métalliques, des vibrations, des centrages d'axes, des faux ronds, des usures de paliers ou encore des déplacements de pièces en vibration donnant ainsi l'amplitude et la fréquence de ces dernières.
Capteur À Courant De Foucault Shema Explicatif
Les courbes ainsi obtenues sont dites de « Lissajous ».
Historique [ modifier | modifier le code]
Ce phénomène a été découvert par le physicien français Léon Foucault en 1851, de qui il tire son nom [ 1]. Principe [ modifier | modifier le code]
Le feuilletage permet de réduire les pertes par courants de Foucault. Courants de Foucault. Le champ magnétique variable au cours du temps est responsable de l'apparition d'une force électromotrice à l'intérieur du milieu conducteur. Cette force électromotrice induit des courants dans la masse. Ces courants ont deux effets:
ils créent un champ magnétique qui s'oppose à la cause de la variation du champ extérieur ( loi de Lenz);
ils provoquent un échauffement par effet Joule de la masse conductrice d'autant plus fort que la vitesse entre l'inducteur et la pièce conductrice est importante. Lorsque la variation de flux est due à un déplacement du milieu devant un champ magnétique constant, les courants de Foucault sont responsables de l'apparition de forces de Laplace qui s'opposent au déplacement, d'où l'effet de freinage observé sur les systèmes utilisant ce genre de dispositif.