OpenCV , Python , Rozpoznawanie osoby na podstawie twarzy

OpenCV , Python , Rozpoznawanie osoby na podstawie twarzy
RU
  • Rejestracja:około 7 lat
  • Ostatnio:około 6 lat
  • Postów:4
0

Cześć , potrzebuję pomocy w projekcie który robię na zaliczenie na 4 roku polibudy. Tematem tego projektu jest "rozpoznawanie użytkownika na podstawie twarzy" , mam stworzyć skrypt w Pythonie OpenCV ,który będzie wykrywał twarz i porównywał ją z wzorcem który już jest zapisany na komputerze i przetworzony przez algorytmy uczące się i tworzące plik YML. Moim problemem jest funkcja "*****.predict(roi_gray)" która zwraca dwa parametry jednym jest "pewność" rozpoznania użytkownika a drugim imię przy każdorazowym rozpoznaniu użytkownika. To co chciałbym osiągnąć i nie wiem jak to wyświetlanie pewności i imienia dla użytkowników którzy są rozpoznani mniej.
Obecny wynik pracy programu

Teraz jest tak: Rafał 87.5555%

A chciałbym tak :

Rafał 87,555%
Piotr 20.03%
Radek 10.04%

Jakby ktoś był tak uprzejmy i bez zbędnego mędrkowania podrzucił mi jakiś totorial albo nazwę konkretnej funkcji to byłbym wdzięczny. Jeśli zły temat to niech moderator Najpierw coś podpowie a potem wrzuci do odpowiedniego działu Pozdro :)

PS: inspirowałem się filmikami Youtub tego gościa

fragment kodu:

Kopiuj
id_, conf = recognizer.predict(roi_gray)
		#print(conf)
		if conf>= 50:# and conf <=85:
			print (id_)
			print (labels[id_])
			font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
			name = labels[id_]
			stroke = 2
			color= (255 , 255 , 255)
			cv2.putText(frame, name+str(conf) ,(x+20,y+20), font , 1, stroke)#, cv2.LINE_AA)
lion137
  • Rejestracja:około 8 lat
  • Ostatnio:minuta
  • Postów:4882
2

Z Twojego "fragmentu kodu" nic nie wynika, nie widzimy, co jest zwracane. Jak to jest z jakiejś sieci neuronowej, to niech zwraca, to co sieć daje na wyjściu, to może być liczba od 1 do 100, na przykład, którą Zamienisz na procenty.


RU
Wstawiłem kod całego programu i trenera danych YML
RU
  • Rejestracja:około 7 lat
  • Ostatnio:około 6 lat
  • Postów:4
0

Kod trenera klasyfikatora

Kopiuj
import cv2
import os
import nympy as np
from PIL import Image

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('cascades/data/haarcascade_frontal_face_alt2.xml')
recognizer = cv2.face.LBPHFRecognizer_create()

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

image_dir = os.path.join(os.path.abspath("images"))# folder musi byc w tym samym folderze co program **.py 

current_id = 0 
label_ids = {}
y_labels = []
x_trin = []

for root, dirs , files in os.path.walk(image_dir):
	for file in files:
		if file.endswitch("png") or file.endswitch("jpg"):
			path = os.path.join(root , file)
			label = os.path.basename(os.path.dirname(path)).replace(" ", "-" ).lower()
			print(label ,path)
			if not label in label_ids:
				pass
			else:
				label_ids[label] = curren_id
				current_id +=1

			id_ = label_ids[label]
			#x_label.append(label) # jakis numer
			#y_label.append(path) # NUMPy array
			pil_image = Image.open(path).convert("L") #grayscale
			size = (300, 300)
			final_image = pil_image.resize(size , Image.ANTIALIAS)
			image_array = np.array(pil_image , "uint8")
			#print(image_array) #konwersja pixeli na tablice liczb 		
			faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.5,minNeighbors=5) 				
			for x,y,w,h in faces:
				roi = image_array[y+50:y+h+50 , x+50:x+w+50]
				x_train.append(roi)
				y_labels.append(id_)
#print (y_labels)
print (x_train)

with open("label.pickle", "wb") as f:
	pickle.dump(label_ids , f)

recognizer.train(x_train, np.array(y_labels))
recognizer.save("trainner.yml")

Kod programu

Kopiuj
import numpy as np
import cv2
import pickle


face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/michal/Pulpit/Praca_inzynierska/Haar_cascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml') #implementacja
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/michal/Pulpit/Praca_inzynierska/Haar_cascades/eye.xml') 
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read("trainner.yml")

labels = {"faces_name": 1}
with open("labels.pickle", 'rb') as f:
	og_labels = pickle.load(f)
	labels = {v:k for k,v in og_labels.items()}
cap = cv2.VideoCapture(0)

if (cap.isOpened==False):
	print "blad otwarcia pliku"

while (cap.isOpened):
	ret ,  frame = cap.read()
	gray = cv2.cvtColor(frame , cv2.COLOR_BGR2GRAY)
	faces = face_cascade.detectMultiScale(gray , scaleFactor = 1.5 , minNeighbors = 5  )
	for (x ,y ,w ,h ) in faces:
		#print(x ,y ,w , h) 
		roi_gray = gray[y:y+h , x:x+w ] #(ycord_start , ycord_end)
		roi_color = frame[y:y+h , x:x+w ]
		#rozpoznawanie twarzy za pomoca deep learning
		id_, conf = recognizer.predict(roi_gray)
		#print(conf)
		if conf>= 50:# and conf <=85:
			print (id_)
			print (labels[id_])
			font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
			name = labels[id_]
			stroke = 2
			color= (255 , 255 , 255)
			cv2.putText(frame, name+str(conf) ,(x+20,y+20), font , 1, stroke)#, cv2.LINE_AA)
		img_item = "obrazek.jpg"
		cv2.imwrite(img_item , roi_color )
		
#rysowanie ramki na wykrytej twarzy
		color = (255 , 0 , 0)
		stroke = 2
		end_cord_x = x + w
		end_cord_y = y + h
		cv2.rectangle(frame , (x,y) , (end_cord_x , end_cord_x) ,stroke)
		#eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
		#for (ex ,ey ,ew ,eh ) in eyes:
		#	cv2.rectangle(frame , (ex,ey) , (ex+ew,ey+eh) ,(0,255,0),2)
	cv2.imshow('frame' , frame)
	if cv2.waitKey(1) == 0xFF & ord('q'):
		break
		
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

R3
  • Rejestracja:ponad 11 lat
  • Ostatnio:około 11 godzin
  • Postów:419
1

wyniki predykcji dla każdej buźki możesz wrzucać do listy (zmienna results)

Kopiuj
while (cap.isOpened):
    results = []
    ...
    for (x ,y ,w ,h ) in faces:
        ...
        id_, conf = recognizer.predict(roi_gray)
        ...
        results.append((id_, conf))
        ...
    print(results)
    cv2.imshow('frame' , frame)
RU
Dziena za odpowiedź , ale ten program działa tak ,że zapisze do listy jedną iterację algorytmu wykrycia osoby i predykcji , zawsze ta lista będzie się składała tylko z aktualnego wykrycia z pominięciem wykrycia osób o mniejszych "szansach"
RU
  • Rejestracja:około 7 lat
  • Ostatnio:około 6 lat
  • Postów:4
0

https://i1.wp.com/sefiks.com/wp-content/uploads/2017/12/marlon-brando-facial-expression.png?ssl=1

Chciałbym żeby algorytm patrząc na jedną osobę zwracał kilka danych kto to może być tak jak w obrazku z emocjami.
Nie chcę bawić się w klasyczne sieci neuronowe bo potrzeba baaardzo dużo danych i uczy sie je kilka godzin.

KL
  • Rejestracja:prawie 10 lat
  • Ostatnio:prawie 6 lat
  • Postów:156
1

Rozpoznawanie twoarzy najłatwiej zrobić na zasadzie Template Matchingu.
Poniżej masz przykład ale troche z inną sytuacją.
Do jednej osoby potrzebujesz zdjecie twarzy przy profilu pod kątem lewo prawo 60 75 90 105 120. Wtedy działa lepiej.
Powodzenia.

Kliknij, aby dodać treść...

Pomoc 1.18.8

Typografia

Edytor obsługuje składnie Markdown, w której pojedynczy akcent *kursywa* oraz _kursywa_ to pochylenie. Z kolei podwójny akcent **pogrubienie** oraz __pogrubienie__ to pogrubienie. Dodanie znaczników ~~strike~~ to przekreślenie.

Możesz dodać formatowanie komendami , , oraz .

Ponieważ dekoracja podkreślenia jest przeznaczona na linki, markdown nie zawiera specjalnej składni dla podkreślenia. Dlatego by dodać podkreślenie, użyj <u>underline</u>.

Komendy formatujące reagują na skróty klawiszowe: Ctrl+B, Ctrl+I, Ctrl+U oraz Ctrl+S.

Linki

By dodać link w edytorze użyj komendy lub użyj składni [title](link). URL umieszczony w linku lub nawet URL umieszczony bezpośrednio w tekście będzie aktywny i klikalny.

Jeżeli chcesz, możesz samodzielnie dodać link: <a href="link">title</a>.

Wewnętrzne odnośniki

Możesz umieścić odnośnik do wewnętrznej podstrony, używając następującej składni: [[Delphi/Kompendium]] lub [[Delphi/Kompendium|kliknij, aby przejść do kompendium]]. Odnośniki mogą prowadzić do Forum 4programmers.net lub np. do Kompendium.

Wspomnienia użytkowników

By wspomnieć użytkownika forum, wpisz w formularzu znak @. Zobaczysz okienko samouzupełniające nazwy użytkowników. Samouzupełnienie dobierze odpowiedni format wspomnienia, zależnie od tego czy w nazwie użytkownika znajduje się spacja.

Znaczniki HTML

Dozwolone jest używanie niektórych znaczników HTML: <a>, <b>, <i>, <kbd>, <del>, <strong>, <dfn>, <pre>, <blockquote>, <hr/>, <sub>, <sup> oraz <img/>.

Skróty klawiszowe

Dodaj kombinację klawiszy komendą notacji klawiszy lub skrótem klawiszowym Alt+K.

Reprezentuj kombinacje klawiszowe używając taga <kbd>. Oddziel od siebie klawisze znakiem plus, np <kbd>Alt+Tab</kbd>.

Indeks górny oraz dolny

Przykład: wpisując H<sub>2</sub>O i m<sup>2</sup> otrzymasz: H2O i m2.

Składnia Tex

By precyzyjnie wyrazić działanie matematyczne, użyj składni Tex.

<tex>arcctg(x) = argtan(\frac{1}{x}) = arcsin(\frac{1}{\sqrt{1+x^2}})</tex>

Kod źródłowy

Krótkie fragmenty kodu

Wszelkie jednolinijkowe instrukcje języka programowania powinny być zawarte pomiędzy obróconymi apostrofami: `kod instrukcji` lub ``console.log(`string`);``.

Kod wielolinijkowy

Dodaj fragment kodu komendą . Fragmenty kodu zajmujące całą lub więcej linijek powinny być umieszczone w wielolinijkowym fragmencie kodu. Znaczniki ``` lub ~~~ umożliwiają kolorowanie różnych języków programowania. Możemy nadać nazwę języka programowania używając auto-uzupełnienia, kod został pokolorowany używając konkretnych ustawień kolorowania składni:

```javascript
document.write('Hello World');
```

Możesz zaznaczyć również już wklejony kod w edytorze, i użyć komendy  by zamienić go w kod. Użyj kombinacji Ctrl+`, by dodać fragment kodu bez oznaczników języka.

Tabelki

Dodaj przykładową tabelkę używając komendy . Przykładowa tabelka składa się z dwóch kolumn, nagłówka i jednego wiersza.

Wygeneruj tabelkę na podstawie szablonu. Oddziel komórki separatorem ; lub |, a następnie zaznacz szablonu.

nazwisko;dziedzina;odkrycie
Pitagoras;mathematics;Pythagorean Theorem
Albert Einstein;physics;General Relativity
Marie Curie, Pierre Curie;chemistry;Radium, Polonium

Użyj komendy by zamienić zaznaczony szablon na tabelkę Markdown.

Lista uporządkowana i nieuporządkowana

Możliwe jest tworzenie listy numerowanych oraz wypunktowanych. Wystarczy, że pierwszym znakiem linii będzie * lub - dla listy nieuporządkowanej oraz 1. dla listy uporządkowanej.

Użyj komendy by dodać listę uporządkowaną.

1. Lista numerowana
2. Lista numerowana

Użyj komendy by dodać listę nieuporządkowaną.

* Lista wypunktowana
* Lista wypunktowana
** Lista wypunktowana (drugi poziom)

Składnia Markdown

Edytor obsługuje składnię Markdown, która składa się ze znaków specjalnych. Dostępne komendy, jak formatowanie , dodanie tabelki lub fragmentu kodu są w pewnym sensie świadome otaczającej jej składni, i postarają się unikać uszkodzenia jej.

Dla przykładu, używając tylko dostępnych komend, nie możemy dodać formatowania pogrubienia do kodu wielolinijkowego, albo dodać listy do tabelki - mogłoby to doprowadzić do uszkodzenia składni.

W pewnych odosobnionych przypadkach brak nowej linii przed elementami markdown również mógłby uszkodzić składnie, dlatego edytor dodaje brakujące nowe linie. Dla przykładu, dodanie formatowania pochylenia zaraz po tabelce, mogłoby zostać błędne zinterpretowane, więc edytor doda oddzielającą nową linię pomiędzy tabelką, a pochyleniem.

Skróty klawiszowe

Skróty formatujące, kiedy w edytorze znajduje się pojedynczy kursor, wstawiają sformatowany tekst przykładowy. Jeśli w edytorze znajduje się zaznaczenie (słowo, linijka, paragraf), wtedy zaznaczenie zostaje sformatowane.

  • Ctrl+B - dodaj pogrubienie lub pogrub zaznaczenie
  • Ctrl+I - dodaj pochylenie lub pochyl zaznaczenie
  • Ctrl+U - dodaj podkreślenie lub podkreśl zaznaczenie
  • Ctrl+S - dodaj przekreślenie lub przekreśl zaznaczenie

Notacja Klawiszy

  • Alt+K - dodaj notację klawiszy

Fragment kodu bez oznacznika

  • Alt+C - dodaj pusty fragment kodu

Skróty operujące na kodzie i linijkach:

  • Alt+L - zaznaczenie całej linii
  • Alt+, Alt+ - przeniesienie linijki w której znajduje się kursor w górę/dół.
  • Tab/⌘+] - dodaj wcięcie (wcięcie w prawo)
  • Shit+Tab/⌘+[ - usunięcie wcięcia (wycięcie w lewo)

Dodawanie postów:

  • Ctrl+Enter - dodaj post
  • ⌘+Enter - dodaj post (MacOS)