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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.
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waitKey( 30) & 0xff if k = = 27: break lease() stroyAllWindows() Production: Article suivant: Programme C ++ Opencv pour la détection de visage Les références: Cet article est rédigé par Afzal Ansari. Si vous aimez GeeksforGeeks et souhaitez contribuer, vous pouvez également écrire un article en utilisant ou envoyez votre article à Consultez votre article sur la page principale de GeeksforGeeks et aidez d'autres Geeks. Veuillez écrire des commentaires si vous trouvez quelque chose d'incorrect ou si vous souhaitez partager plus d'informations sur le sujet abordé ci-dessus. Article written by GeeksforGeeks and translated by Acervo Lima from Opencv Python program for Face Detection.
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Maintenant, toutes les tailles et les emplacements possibles de chaque noyau sont employés pour calculer beaucoup de dispositifs. (Imaginez à quel point il y a besoin de calcul? Même une fenêtre 24×24 donne des résultats de plus de 160000 fonctionnalités). Pour chaque calcul de fonction, nous devons trouver la somme des pixels sous les rectangles blancs et noirs. Pour résoudre ce fait, ils ont introduit l'image intégrale. Quelle que soit la taille de votre image, elle réduit les calculs d'un pixel donné à une opération impliquant seulement quatre pixels. Bien, n'est-ce pas? Ça rend les choses super rapides. Mais parmi toutes ces caractéristiques, nous avons calculé, la plupart d'entre eux sont hors de propos. Par exemple, considérez l'image ci-dessous. La rangée du haut montre deux bonnes caractéristiques. La première caractéristique choisie semble se concentrer sur la propriété « que la région des yeux est souvent plus sombre que la région du nez et des joues ». La deuxième caractéristique choisie repose sur la propriété « que les yeux sont plus foncés que le pont du nez ».
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Il ne serait pas possible pour moi d'expliquer comment exactement OpenCV détecte un visage ou tout autre objet d'ailleurs. Donc, si vous êtes curieux de savoir que vous pouvez suivre ce didacticiel de détection d'objets. Un flux vidéo d'une webcam n'est rien de plus qu'une longue séquence d'images fixes mises à jour les unes après les autres. Et chacune de ces images n'est qu'une collection de pixels de valeurs différentes mis ensemble dans sa position respective. Alors, comment un programme peut-il détecter un visage à partir de ces pixels et reconnaître davantage la personne qui s'y trouve? Il y a beaucoup d'algorithmes derrière cela et essayer de les expliquer dépasse le cadre de cet article, mais comme nous utilisons la bibliothèque OpenCV, il est très simple d'effectuer une reconnaissance faciale sans approfondir les concepts. Ce n'est que si nous sommes capables de détecter un visage que nous pourrons le reconnaître ou s'en souvenir. Pour détecter un objet tel qu'un visage, OpenCV utilise quelque chose appelé classificateurs.Reconnaissance De Visage Avec Opencv Le
Le logiciel est suffisamment intelligent pour détecter les traits du visage, tout en ignorant d'autres objets comme les arbres, les bâtiments et les corps. Bien que le processus soit quelque peu complexe, les algorithmes de détection de visage commencent souvent par rechercher des yeux humains ou un visage frontal. Les yeux constituent ce qu'on appelle une région de vallée et sont l'une des caractéristiques les plus faciles à détecter. Une fois les yeux détectés, l'algorithme pourrait alors tenter de détecter les régions du visage, notamment les sourcils, la bouche, le nez, les narines et l'iris. Une fois que l'algorithme présume qu'il a détecté une région faciale, il peut alors appliquer des tests supplémentaires pour valider s'il a effectivement détecté un visage. Détecte le visage dans l'image. Il recherche le visage humain général comme un segment dans l'image entière. La sortie peut être un ou plusieurs. La sortie sera un rectangle ou des rectangles sur les faces de l'image. Reconnaître la face d'entrée de la base de données déjà formée avec le score de correspondance le plus élevé.puisque entrainement du modèles de profile a été fait juste avec des visages de profile coté gauche. j'aimerai bien etre aiguiller sur le sujet si vous avez des idées merci voila un bout de code de détection faciale avec les visage de face. import cv2 # Load the cascade face_cascade = cv2. CascadeClassifier ( '') # Read the input image img = cv2. imread ( '') # Convert into grayscale gray = cv2. cvtColor ( img, cv2. COLOR_BGR2GRAY) # Detect faces faces = face_cascade. detectMultiScale ( gray, 1. 1, 4) # Draw rectangle around the faces for ( x, y, w, h) in faces: cv2. rectangle ( img, ( x, y), ( x + w, y + h), ( 255, 0, 0), 2) # Display the output cv2. imshow ( 'img', img) cv2. waitKey () 11 mai 2021 à 15:32:45 bonjour, je suis dans le même cas, je voulais savoir si tu avais trouver une solution ou pas? Merci d'avance pour ta reponse × Après avoir cliqué sur "Répondre" vous serez invité à vous connecter pour que votre message soit publié. × Attention, ce sujet est très ancien. Le déterrer n'est pas forcément approprié.
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