Une question? Pas de panique, on va vous aider! Détection faciale avec OpenCV - datacorner par Benoit Cayla. 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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Table des figures
Liste des tableaux
Introduction générale
CHAPITRE 1: La reconnaissance faciale
1. 1 Introduction
1. 2 La reconnaissance faciale
1. 3 Domaines de la Reconnaissance Faciale
1. 4 Historique
1. 5 Les techniques de détection et de reconnaissance faciale
1. 6 Problématique
1. 7 Conclusion
Chapitre 2 spécifications et conceptions
2. 1 introduction
2. 2 Spécification de la technique et langage utilisés
2. 2. Reconnaissance de visage avec opencv blobs. 1 Techniques de détection utilisées
2. 1 Choix du langage de programmation
2. 2 Les diagrammes de cas d'utilisation
2. 3 Conception
2. 3. 1 Conception global
2. 2 Conception détaillée
2. 1 Diagramme de séquence « identification »
2.
Reconnaissance De Visage Avec Opencv Blobs
Maintenant nous devons convertir l'image en niveau de gris afin de pouvoir utiliser la fonction de détection faciale. La conversion en niveau de gris est une transformations dans l'espace RVB (Rouge/Vert/Bleu) comme l'ajout / la suppression du canal alpha, l'inversion de l'ordre des canaux, la conversion vers / depuis la couleur RVB 16 bits (R5: G6: B5 ou R5: G5: B5), ainsi que la conversion vers / depuis l'échelle de gris. Une ligne en Python suffit pour cela:
gray = tColor(image, LOR_BGR2GRAY)
(gray)
Voilà le résultat de la transformation opéré par OpenCV:
Maintenant nous pouvons lancer l'opération de détection de visage:
faces = tectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1. 1,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
flags = SCADE_SCALE_IMAGE)
print("Il y a {0} visage(s). Opencv - La Reconnaissance du visage dans OpenCV. "(len(faces)))
Bizarrement, vous devriez obtenir ce résultat:
Il y a 3 visage(s). Plutôt étonnant n'est-ce pas? y-aurait-il 2 autres personnes cachées dans cette photo? regardons de plus près en demandant à OpenCV de marquer via des cadres de couleurs les visages détectés.
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Article rédigé par
Par le(s) même(s) auteur(s)
Témoignage: Golang vs Python… le retour de l'XP! Résumé
Mesdames, Messieurs… Here come the challengers!!! À droite, voici Python qui rentre sur le ring! Avec sa trentaine d'années et ses 3 versions majeures, il a prouvé moult fois qu'il est un grand champion!!! À « go »che, du haut de ses 10 ans, voici le jeune challenger Go! Sponsorisé par le grand sournois Google, il a atteint la maturité et a tout d'un grand désormais!!! Go ou Python, qui va gagner ce rude combat??? Nous le saurons dans quelques rounds (ou pages)! Et maintenant, faites entrer l'arbitre…. Fred! Avec ses quelques années de développement en Python à son actif, mais seulement quelques mois de Golang derrière lui, le public se demande s'il sera vraiment intègre…. Comment bien transmettre ses mots de passe...
… et autres données critiques! Reconnaissance faciale dans une vidéo avec OpenCV - datacorner par Benoit Cayla. La transmission de mots de passe à un tiers est très/trop souvent mal réalisée de nos jours. Ceci est malheureusement aussi vrai dans la population des informaticiens de métier (un comble!
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Pour dessiner un rectangle, ctangle () est utilisé et vous avez besoin d'un coin supérieur gauche et d'un coin inférieur droit du rectangle. Cette fois, nous allons dessiner un rectangle vert sur le visage détecté. c v2. Reconnaissance de visage avec opencv pour. putText () met du texte sur la vidéo. ('img', img) if cv2. waitKey(100) & 0xff == ord('q'): break # Close the window lease() # De-allocate any associated memory usage stroyAllWindows() cv2. waitKey () prend un personnage pour arrêter la prise de vidéo, si vous ne le mettez pas, ce sera une boucle infinie lease () libère la caméra occupée stroyAllWindows () ferme toutes les fenêtres ouvertes.
Mais les mêmes fenêtres appliquées aux joues ou à tout autre endroit ne sont pas pertinents. Alors, comment pouvons-nous choisir les meilleures caractéristiques de 160000 et + caractéristiques? Cela est réalisé par AdaBoost. Pour cela, nous appliquons chaque fonctionnalité sur toutes les images de la formation. Pour chacune, AdaBoost trouve le meilleur seuil qui classe les faces positives et négatives. Évidemment, il y aura des erreurs, comme de classification. Reconnaissance de visage avec opencv video. Nous sélectionnons les fonctionnalités avec des taux d'erreur minimal, ce qui permet de classer plus précisément le visage et les autres images. Le processus n'est pas aussi simple que cela: chaque image se voit attribuée un poids égal au début. Après chaque classification, le poids des images mal classées est augmenté. Alors le processus se répète: de nouveaux taux d'erreurs et de poids sont calculé. Le processus se poursuit jusqu'à ce que le taux d'exactitude ou d'erreur requis soit atteint ou que le nombre requis de fonctionnalités soit trouvé..
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