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Ein wichtiger Bestandteil von OpenCV ist das Modul Machine Learning. Es enthält diverse Algorithmen, die für viele der genannten Aufgaben nötig sind – auch für die Gesichtserkennung: Schließlich muss die Software lernen, was ein Gesicht ist und zu wem es gehört. Vielfältige Funktionen Auch das Modul High-level GUI (highgui) soll an dieser Stelle erwähnt werden. In fertigen Anwendungen kann OpenCV in komplexen grafischen Bedienoberflächen oder auch gänzlich ohne GUI laufen. Opencv gesichtserkennung python. Das highgui-Modul erzeugt mit minimalem Aufwand Fenster zum Anzeigen von Bildern und Videos und verarbeitet einfache Maus- und Tastatur-Events. Damit ist zum Beispiel freihändiges Zeichnen auf dem angezeigten Bild per Maus möglich. So lassen sich Ideen sehr einfach testen, wie das IPython-Beispiel am Ende zeigen wird. Augmented Reality in der Praxis: OpenCV analysiert das Video eines Billardtischs und projiziert die berechneten Laufwege der Kugeln auf den Filz (Abb. 1). Ein schönes Beispiel für die Vielfältigkeit von OpenCV ist das Cassapa ( siehe "Alle Links").
In diesem Projekt handelt es sich um eine einfache Gesichtserkennung mit Hilfe von OpenCV. englische Abk. für Open Computer Vision) ist eine freie Programmbibliothek mit Algorithmen für die Bildverarbeitung und Computer Vision. Gesichtserkennung mit Python und OpenCV mit Webcam – Acervo Lima. Projektschritte: OpenCV Installation Bild laden Helligkeit und Farbe anpassen Ein trainiertes Modell anwenden Gesichter im Bild markieren Umgebung Das Projekt wurde in GoogleColab-Umgebung realisiert.
Der interessantere Part ist die Erkennung. Hier muss ein wenig Vorarbeit geleistet werden, schließlich benötigt OpenCV Referenzen, mit denen detektierte Gesichter abgeglichen werden können. Es gibt im Netz fertige Gesichtsdatenbestände, die auch in der offiziellen OpenCV-Dokumentation genutzt werden – für Tests und Demos ist das der richtige Ansatz. Opencv gesichtserkennung python programming. Eine eigene Anwendung muss aber mit eigenen Bildern arbeiten. Allerdings kann man nicht einfach beliebige Fotos verwenden, um OpenCV beizubringen, wie die Gesichter von Alice und Bob aussehen – es müssen genormte Bilder sein. Der erste Schritt besteht also darin, vorhandene Fotos zu normieren. Im zweiten Schritt muss die Gesichtserkennung mit den Bildern trainiert werden. Das eigentliche Erkennungsskript liest schließlich den Webcam-Stream ein, erkennt darin Gesichter, vergleicht sie mit den gelernten Personen und zeigt schließlich Treffer im Livebild an. Das Skript ist in Python 3 geschrieben; die hier gezeigte Vorgehensweise sollte sich unter Debian und Ubuntu genau so nachvollziehen lassen.
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 Python-Programm zur Gesichtserkennung – Acervo Lima. 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.
Zusatzaufgabe «Der Blick» Variante A Finde Augen und spiegle diese horizontal. () Variante B Finde ein Gesicht mit zwei Augen. Vertausche die beiden Augen! # andere Dinge erkennen Im Repo von OpenCV finden wir weitere Trainingsdaten für den Haar-Klassifikator: (opens new window). Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. Einige Mögliche Anwendungsbeispiele: – Fussgänger erkennen für ein selbstfahrendes Auto – Bei Gesichtern ein Lächeln erkennen, z. b. für eine Kamera die erst auslöst wenn alle Personen lächeln. – hinzufügen zu unserer Gesichtserkennung um auch Personen von der Seite her zu erkennen. Aufgabe Wähle einen der im Repo verfügbaren Haar-Klassifikator aus und versuche damit eine Anwendung zu erstellen: passende Bilder sammeln das Python-Skript mit den neuen Trainingsdaten ausstatten Die Objekt-Erkennung testen und optimieren Etwas «sinnvolles» mit den erkannten Objekten anstellen Letzte Änderung: 10. 3. 2021, 15:01:19
$file $file done for file in todetectfaces/ *; do Die Erkennung mit scikit-learn ist dann ziemlich leicht. Man muss lediglich noch die Bilder in Vektoren umwandeln (d. alle Pixel eindimensional anordnen) und anschließend eine Hauptkomponentenzerlegung durchführen. Für letzteres gibt es glücklicherweise bereits Algorithmen, da dies tiefergehende Mathematik erfordern würde. Diese Hauptkomponentenzerlegung berechnet die Eigenfaces (d. Opencv gesichtserkennung python pdf. die Referenzgesichter, aus denen später das Originalgesicht rekonstruiert werden soll). Hat man die Hauptkomponentenzerlegung berechnet, kann man alle Bilder auf diese Zerlegung transformieren und erhält die Gewichte jedes einzelnen Eigenface. Ähnliche Gesichter sollten hier ähnliche Gewichte haben (da sie denselben Referenzgesichern ähnlich sind), sodass die euklidische Distanz zwischen den Bildern als Ähnlichkeitsmaß ausreicht. Zusammengefasst sind also folgende Schritte nötig: Pixel der Bilder eindimensional anordnen Hauptkomponentenzerlegung berechnen Hauptkomponentenzerlegung auf jedes Bild anwenden Prüfen, welches Bild aus der bekannten Datenbank dem unbekannten Bild am ähnlichsten ist Korrigierte Version from composition import RandomizedPCA import numpy as np import glob import cv2 import math import def actor_from_filename ( filename): filename = os.
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. If you have any questions or comments regarding my posts, please do not hesitate to send me an e-mail to.
Wäre Super.. Der Winkel der Kraft "F" in Bezug auf den geneigten Boden beträgt 40°. Verschwenkst du das Bild aus Gründen der Vereinfachung in die Horizontale, musst du diesen Winkel mit verschwenken. Rechne also mit 40° u. nicht mit 45, 7°. MMchen60 Verfasst am: 21. Dez 2021 11:25 Titel: Re: Unimog mit Planierschaufel roycy hat Folgendes geschrieben:... rechne also mit 40° u. Unimog mit schaufel von. nicht mit 45, 7°. Mit viel Geduld hat roycy mich davon überzeugt, dass der Winkel 40 ° fix ist, auch wenn das Gefährt zur Vereinfachung der Rechnung in die Horizontale geschwenkt wird. Mit zusätzlich ein paar korrigierten Rechenfehlern stimmen nun rechnerische und zeichnerische Lösung überein, wie aus den Anhängen ersichtlich. 71. 63 KB 112 mal Download Dateiname: 91. 43 KB Heruntergeladen: 21 mal 1
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