Der Einfachheit halber kann diese Funktion bisher nur mit einem einzelnen Gesicht pro Bild umgehen. def crop ( in_fn, out_fn):
img_color = cv2. imread ( in_fn)
img_gray = cv2. cvtColor ( img_color, cv. CV_RGB2GRAY)
img_gray = cv2. equalizeHist ( img_gray)
for x1, y1, x2, y2 in detect_faces ( img_gray):
# TODO: Will override all previous occurrences
img_out = img_color [ y1: y2, x1: x2]
cv2. imwrite ( out_fn, img_out)
In der Hauptroutine wird diese Funktion dann für jedes Bild einmal ausgeführt. if __name__ == "__main__":
if len ( sys. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 1: OpenCV-Grundlagen | iX | Heise Magazine. argv) < 3:
print ( "Usage:%s source_dir dest_dir"% ( sys. argv [ 0]))
sys. exit ( 1)
for f in glob. glob ( '%s/*'% ( sys. argv [ 1], )):
filename = os. path. basename ( f)
crop ( f, "/". join (( sys. argv [ 2], filename)))
Gesichtserkennung
Die Gesichtserkennung kann man anschließend mit Eigenfaces umsetzen. Das ist ein relativ alter und nicht mehr ganz aktueller Ansatz, aber er ist nicht so schwer umzusetzen. Grundsätzlich ist die Idee von Eigenfaces, eine Menge von Grundbildern zu erzeugen und dann diese so aufeinander aufzuaddieren, dass möglichst exakt wieder das Originalbild rekonstruiert wird.
Opencv Gesichtserkennung Python 2
Im dritten Teil folgt das bereits angesprochene Projekt, eine Python-Anwendung, die Mitarbeiter per Webcam identifiziert und daraufhin eine Aktion auslöst. Bilder verarbeiten mit OpenCV
OpenCV steht für Open Source Computer Vision und ist eine Bibliothek mit Programmierfunktionen rund um die Analyse und Verarbeitung von Bildmaterial mit einem Fokus auf Echtzeitverarbeitung. Das Projekt wurde 1999 von Intel in Russland gestartet, ab 2008 von Willow Garage verwaltet und später von dem Computer-Vision-Experten Itseez übernommen. Opencv gesichtserkennung python pdf. 2016 schloss sich dann der Kreis, als Intel Itseez übernahm. Das modular aufgebaute OpenCV verfügt über mehr als 2500 Algorithmen für unterschiedlichste Aufgaben, beispielsweise zur Identifizierung von Objekten und Aktionen in Videos, zum Tracking von Objekten, zur 3D-Visualisierung von Stereokamera-Streams, für Stitching, zum Vergleich von Bildern oder eben für die Gesichtserkennung. So gibt es beispielsweise im Modul Computational Photography einen Bereich für HDR-Fotografie mit unterschiedlichen Klassen zum Ausrichten, Kalibrieren und Verschmelzen von Bildern sowie den üblichen Verdächtigen für das Tone Mapping wie Mantiuk oder Durand.
Opencv Gesichtserkennung Python Pdf
append (( dist, y [ i]))
test_name = y [ j]
Noch verbessert werden kann der Erkenner, indem man statt der euklidischen Distanz Support-Vector-Machines verwendet, wie im verlinkten Artikel bei scikit-learn. Das wäre allerdings noch Stoff für einen weiteren Artikel. I do not maintain a comments section. Opencv gesichtserkennung python programs. If you have any questions
or comments regarding my posts, please do not hesitate to send me
an e-mail to.
Opencv Gesichtserkennung Python Programs
Auf diesem Bild führen wir die Augenerkennung durch. Wir markieren im Gesamtbild die erkannten Augen durch einen farbigen Rahmen. Hinweis Die in OpenCV geladenen Bilder sind zweidimensionale Listen. Wir können mit der Range-Auswahl von Python ein Rechteckiges Bild aus einem grösseren Bild ausschneiden. Das folgende Beispiel schneidet im Bild img ein Rechteck an den Koordinaten (x, y) mit einer Breite w und einer Höhe h aus und speichert das ausgeschnittene Bild in einem neuen Array face. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 3: Personen per Webcam identifizieren | iX | Heise Magazine. img = cv2. imread ( "", cv2. IMREAD_COLOR)
face = img [ y: y + h, x: x + w]
1 2 Aufgabe Speichere deine Python-Datei unter einem neuen Dateinamen ab und füge der Gesichtserkennung eine Augenerkennung hinzu. Gehe dabei gemäss den 4 oben besprochenen Schritten vor. Versuche wiederum die Erkennung zu optimieren. Zusatzaufgabe «Zensur» Baue eine automatische Zensur. Du kannst eine oder beide Zensurvarianten umsetzen: Variante A Finde alle Gesichter und «verpixele» sie oder wende einen «Weichzeichner» an. () Variante B Verbinde die beiden Augen eines Gesichtes mit einem schwarzen Balken, also einem sogenannten Zensurbalken.
Das ganze Prozedere im Detail zu kennen, ist nur relevant, wenn man nicht nur mit, sondern auch für OpenCV entwickeln möchte. Eine detaillierte Darstellung findet sich in der OpenCV-Dokumentation (siehe). Interessant für die Arbeit mit der Bildbearbeitungsbibliothek ist vor allem, dass das Ergebnis das oben importierte Modul cv2 ist. Auswirkungen hat dies auch auf die Dokumentationen, die es in diversen Ausführungen und für verschiedene OpenCV-Versionen gibt. In der aktuellen Doxygen-Dokumentation finden sich beispielsweise keinerlei Informationen zu den Python-Aufrufen – in den Sphinx-Versionen zu OpenCV 2. Opencv gesichtserkennung python 2. 4 sowie 3. 0 hingegen schon (siehe). Es lohnt sich daher, in verschiedenen Versionen der Dokumentation zu suchen! Alternativ lässt sich eine Erläuterung der Python-Funktionen auch direkt in IPython über
help(Capture)
abfragen. Leider ist die Dokumentation an dieser Stelle eher spärlich. Der Funktionsumfang ist umso größer: Der Tabulator bringt hinter cv2. über 1700 mögliche Vervollständigungen zum Vorschein.
Die Koeffizienten dieser Zerlegung wählt man dann als charakterisierende Eigenschaft jedes Bildes. Ähnliche Gesichter sollten nun auch ähnliche Koeffizienten erhalten, sodass man erkennen kann, welche Bilder die gleichen Gesichter darstellen. Da für Eigenfaces bereits die Bilder vom reinen Gesicht (d. keine weiteren Körperteile) benötigt werden und vor allem auch alle Bilder in derselben Auflösung sein müssen, ist ein wenig Vorarbeit nötig. Dafür kann man sich ein Shell-Skript (Linux) schreiben, welches diese Vorarbeit routiniert durchführt. Zunächst einmal muss das bereits oben erstellte Skript zur Gesichtsdetektion für Trainungs- und Testdaten ausgeführt werden. Anschließend müssen noch alle Bilder auf das gleiche Format gebracht werden. Da die Gesichtsdetektion bereits quadratische Bereiche erkennt, muss hierauf nicht mehr geachtet werden. Man muss sich lediglich noch einen guten Kompromiss für die Auflösung überlegen. Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. Ich habe beim ersten Versuch 250x250 Pixel gewählt. #! /bin/bash
# find faces on training and test images
python2 raw faces
python2 todetectraw todetectfaces
# resize all faces to the same size (required by PyFaces)
for file in faces/ *; do
convert -resize 250x250!
Rufen Sie uns an oder schauen Sie in die Rubrik Häufig gestellten Fragen. Hinter Ihnen verbirgt sich zu meist eine spannende Geschichte und ein weiter Weg, der bis hierher zurückgelegt werden musste. – Insel Rügen Übersichtskarte mit Sehenswürdigkeiten, Karte Insel Rügen, Landkarte Rügen, Karte Rügen für Druck Flyer Faltblätter Print – Die kartographisch schön aufbereitete und informative Karte "Insel Rügen Übersichtskarte" können Sie direkt in Ihre Druckprodukte (z. B.... Binz, Baabe, Göhren, Middelhagen, Gager und Thiessow sind die größten Orte der Halbinsel und als beliebte Urlaubsorte bekannt. Karte der insel rügen mit orten und straßennetz • wandsticker | myloview.de. Maritime Ostsee-Motive für Shirts, Hoodies, Tassen, Basecaps, Taschen und mehr
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Rügen, die größte Insel Deutschlands, liegt im Norden Mecklenburg-Vorpommerns. Ihr Urlaubsziel Ostseeinsel Rügen erreichen Sie ganz einfach... mit dem Auto:
auf der A 20 bis Abfahrt Stralsund/Insel-Rügen – weiter auf der B96n bis zur Rügenbrücke –
Überquerung der Brücke auf die Insel Rügen oder vorher in Richtung Stahlbrode abbiegen – mit der Autofähre
nach Glewitz auf Rügen
(Beachten Sie bitte die Winterpause der Autofähre von Ende Oktober bis Ostern! Ferienunterküfte nach Orten. ) Erfragen Sie bei Ihrem Gastgeber die Fährzeiten!... mit der Bahn:
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