4 Conclusion Chapitre 3: Réalisation 3. 1 Introduction 3. 2 Environnement du Travail 3. 3 Présentation 3. 1 Détection de visage: 3. 3 Reconnaissance faciale: 3. 4 Détection de visage par open cv 3. 4. 1 Introduction: 3. Reconnaissance de visage avec opencv un. 2 Les étapes pour que OpenCV détecte un visage: 3. 5 Prétraitement pour la reconnaissance faciale fisher (lda) 3. 6 Conclusion Conclusion Générale et perspectives Télécharger le rapport complet
logo python webcam Maintenant que tu as tout préparé, la première chose que l'on va faire pour commencer c'est d'apprendre à récupérer le flux vidéo en python. On va aussi en profiter pour se créer une petite classe qui va nous permettre de surveiller les performances de notre script de reconnaissance faciale au fur et à mesure qu'on va l'écrire. Récupérer la vidéo depuis la webcam en python Déjà, j'espère que tu as déjà ouvert spyder, sinon, tu ne vas pas aller loin 🙂 Pour récupérer le flux vidéo, on va utiliser une bibliothèque qui contient déjà tout ce qui nous faut et qui s'appelle opencv. L'algo de départ est simple, on fait une boucle infinie. Cette boucle récupère l'image à l'instant t envoyée par la caméra. Elle affiche l'image dans une fenêtre. Elle vérifie qu'on appuie pas sur la touche Q car si on appuie dessus on sort de la boucle. Quelle version de python opencv dois-je choisir ? - python, opencv. Et on recommande, on prend l'image de la webcam, on l'affiche dans la fenêtre etc… C'est parti. Commençons par importer cv2 ## On importe CV2 import cv2 On crée une variable qui va contenir l'accès à notre flux vidéo ## On initialise le flux de capture vidéo ## depuis la webcam ou caméra de surveillance ## 0 c'est pour la première webcam, 1 la seconde etc... videoWebcam = Capture(0) Voilà notre boucle infinie.
Opération plutôt simple puisque la fonction de détection de visage renvoit aussi les coordonnées des rectangles contenant ces derniers (ici via l'objet faces): # Dessine des rectangles autour des visages trouvés for (x, y, w, h) in faces: ctangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) Nous avons bien un soucis, apparemment la détection de forme via le modèle de classification choisi n'est pas assez précise! Nous avons détecté 2 visages en trop … Changeons de modèle prédéfini C'est en fait une opération plutôt simple car il suffit de changer de fichier xml (Cf. Reconnaissance de visage avec opencv avec. les fichiers que vous avez télécharger au préalable). Utilisons à la place du précédent le fichier Le résultat semble bien meilleur cette fois-ci: Et si nous voulions découper notre visage pour enlever les contours inutiles?
Son indice est 20. Il y a 8 photos de Jennifer Lawrence son indice est 30. Le training consiste à charger l'ensemble des images dans un vector