برنامج Opencv Python لكشف الوجه

برنامج Opencv Python لكشف الوجه

الهدف من البرنامج المقدم هو اكتشاف الكائن محل الاهتمام (الوجه) في الوقت الفعلي ومتابعة تتبع نفس الكائن. وهذا مثال بسيط لكيفية اكتشاف الوجه في بايثون. يمكنك محاولة استخدام عينات تدريبية لأي كائن آخر من اختيارك ليتم اكتشافه عن طريق تدريب المصنف على الكائنات المطلوبة. فيما يلي خطوات تنزيل المتطلبات أدناه.

خطوات:

  1. قم بتنزيل إصدار Python 2.7.x numpy وإصدار Opencv 2.7.x. تحقق مما إذا كان نظام Windows لديك متوافقًا مع الإصدار 32 بت أو 64 بت وقم بالتثبيت وفقًا لذلك.
  2. تأكد من تشغيل numpy في python ثم حاول تثبيت opencv.
  3. ضع ملفات haarcascade_eye.xml & haarcascade_frontalface_default.xml في نفس المجلد (الروابط الواردة في الكود أدناه).

تطبيق

Python
   # OpenCV program to detect face in real time   # import libraries of python OpenCV    # where its functionality resides   import   cv2   # load the required trained XML classifiers   # https://github.com/opencv/opencv/tree/master   # data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml   # Trained XML classifiers describes some features of some   # object we want to detect a cascade function is trained   # from a lot of positive(faces) and negative(non-faces)   # images.   face_cascade   =   cv2  .  CascadeClassifier  (  'haarcascade_frontalface_default.xml'  )   # https://github.com/opencv/opencv/tree/master   # /data/haarcascades/haarcascade_eye.xml   # Trained XML file for detecting eyes   eye_cascade   =   cv2  .  CascadeClassifier  (  'haarcascade_eye.xml'  )   # capture frames from a camera   cap   =   cv2  .  VideoCapture  (  0  )   # loop runs if capturing has been initialized.   while   1  :   # reads frames from a camera   ret     img   =   cap  .  read  ()   # convert to gray scale of each frames   gray   =   cv2  .  cvtColor  (  img     cv2  .  COLOR_BGR2GRAY  )   # Detects faces of different sizes in the input image   faces   =   face_cascade  .  detectMultiScale  (  gray     1.3     5  )   for   (  x    y    w    h  )   in   faces  :   # To draw a rectangle in a face    cv2  .  rectangle  (  img  (  x    y  )(  x  +  w    y  +  h  )(  255    255    0  )  2  )   roi_gray   =   gray  [  y  :  y  +  h     x  :  x  +  w  ]   roi_color   =   img  [  y  :  y  +  h     x  :  x  +  w  ]   # Detects eyes of different sizes in the input image   eyes   =   eye_cascade  .  detectMultiScale  (  roi_gray  )   #To draw a rectangle in eyes   for   (  ex    ey    ew    eh  )   in   eyes  :   cv2  .  rectangle  (  roi_color  (  ex    ey  )(  ex  +  ew    ey  +  eh  )(  0    127    255  )  2  )   # Display an image in a window   cv2  .  imshow  (  'img'    img  )   # Wait for Esc key to stop   k   =   cv2  .  waitKey  (  30  )   &   0xff   if   k   ==   27  :   break   # Close the window   cap  .  release  ()   # De-allocate any associated memory usage   cv2  .  destroyAllWindows  ()   

الإخراج:

الإخراج

المقالة التالية:

برنامج Opencv C++ لكشف الوجه إنشاء اختبار