Les bases de la détection de visages avec opencv |Haar Cascade Classifier | python • Découverte - YouTube
Reconnaissance De Visage Avec Opencv Au
Ensuite la méthode () renvoie l'image envoyée par la caméra à l'instant t (un bouléen bImgReady précise si une image a bien été récupérée) en ligne 3. Il suffit ensuite de récupérer et faire un traitement sur cette image. Dans notre cas nous allons simplement récupérer les images et les afficher. Le résultat est très simple, puisque l'on doit simplement avoir l'affichage d'une fenêtre avec ce que filme la caméra dedans:
Le flux doit bien sur être assez limpide, mais nous allons maintenant calculer le « frame rate » (FPS). Cliquons sur ECHAP pour fermer la fenêtre. Calculons le Frame Rate (FPS)
Pour calculer ce taux, pas besoin d'afficher quoique se soit, nous allons simplement récupérer les images comme nous l'avons fait précédemment puis les décompter. Nous utiliserons la librairie time de Python:
from time import perf_counter
t1_start = perf_counter()
frame_count = 0
NB_IMAGES = 100
while (frame_count < NB_IMAGES):
frame_count += 1
t1_stop = perf_counter()
print ("Frame per Sec. Reconnaissance faciale avec OpenCV4 en C++ | Devoteam France. : ", NB_IMAGES / (t1_stop - t1_start))
Frame per Sec.
Reconnaissance De Visage Avec Opencv Des
Bref, c'est une petite pépite pour ceux qui veulent traiter des données multimédia! Pour cet article, j'utiliserai Python 3. 7, il faudra juste veiller à installer la librairie OpenCV 4. 2. Reconnaissance faciale dans une vidéo avec OpenCV - datacorner par Benoit Cayla. 0 bien sur. Pour cela le site d'OpenCV vous guide de manière assez bien détaillée. Si vous êtes comme moi sur linux tapez simplement en ligne de commande:
pip install opencv-python
Premier test
Pour ce premier test nous allons utiliser une photo:
Avant toute chose il faut récupérer les modèles pré-configurés sur le site Github. Pour cela allez sur et copiez localement le contenu du répertoire. /opencv/
Vous trouverez plus d'informations sur ces modèles ici:
Nous allons dans un premier temps utiliser le modèle pré-configuré. import cv2
import sys
from matplotlib import pyplot as plt
imagePath = r''
dirCascadeFiles = r'.. /opencv/haarcascades_cuda/'
cascadefile = dirCascadeFiles + ""
classCascade = scadeClassifier(cascadefile)
image = (imagePath)
(image)
Ces lignes de commandes initialisent OpenCV (enfin surtout le classifier avec le modèle préconfiguré) et affichent l'image précédente.
Mon résumé sera assez sommaire, car j'ai principalement pris un vieux code que j'ai mis à jour (ce qui ne fut pas évident). Mais avant tout, voici quelques fonctions qui sont nécessaires. Charger les classifiers pour la détection de visage et pour les yeux 1 et 2;
Accéder à la webcam;
Charger la mémoire/base de donnée avec le modèle entraîné si existant;
Sauver le modèles actuel. Pour ce qui est de la boucle principale, elle fonctionne ainsi:
// Main loop that runs forever, until the user hits Escape to quit. {
// Since we have already initialized everything, lets start in Detection mode. // Run forever, until the user hits Escape to "break" out of this loop. COMMENT DETECTER DES VISAGES AVEC PYTHON ET OPENCV TRES FACILEMENT - YouTube. while (true) {
// Grab the next camera frame. Note that you can't modify camera frames. // Get a copy of the camera frame that we can draw onto. // Run the face recognition system on the camera image. It will draw some things onto the given image, so make sure it is not read-only memory! // Find a face and preprocess it to have a standard size and contrast & brightness.