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Gesichtserkennung (Face Recognition) mit OpenCV, Tensorflow und Python - YouTube
Die Frage, was ein Gesicht ist, beantworten hier Haar Cascade Classifieres beziehungsweise die Klasse CascadeClassifier. Über die sogenannten Haar-like Features ließen sich ganze Abhandlungen schreiben, für den praktischen OpenCV-Einstieg genügt ein kurzer Abriss: Bei dem Verfahren werden die Pixel benachbarter rechteckiger Bereiche miteinander verglichen. Opencv gesichtserkennung python 3. Diese Rechtecke "wandern" über das gesamte Bild. Leserbrief schreiben Auf Facebook teilen Auf Twitter teilen
OpenCV ist eine Bibliothek, mit der Bildverarbeitungen mit Programmiersprachen wie Python durchgeführt werden. In diesem Projekt wird OpenCV Library verwendet, um eine Echtzeit-Gesichtserkennung mit Ihrer Webcam als Hauptkamera durchzuführen. Es folgen die Voraussetzungen dafür: - Python 2. 7 OpenCV Numpy Haar Cascade Frontal Gesichtsklassifikatoren Ansatz / verwendete Algorithmen: Dieses Projekt verwendet den LBPH-Algorithmus (Local Binary Patterns Histograms), um Gesichter zu erkennen. Es beschriftet die Pixel eines Bildes durch Schwellenwertbildung der Nachbarschaft jedes Pixels und betrachtet das Ergebnis als Binärzahl. LBPH verwendet 4 Parameter: (i) Radius: Der Radius wird verwendet, um das kreisförmige lokale Binärmuster aufzubauen, und repräsentiert den Radius um das zentrale Pixel. Opencv gesichtserkennung python programs. (ii) Nachbarn: Die Anzahl der Abtastpunkte zum Erstellen des kreisförmigen lokalen Binärmusters. (iii) Gitter X: Die Anzahl der Zellen in horizontaler Richtung. (iv) Gitter Y: Die Anzahl der Zellen in vertikaler Richtung.
Bei der Gesichtserkennung ist ein sehr altes Verfahren die Verwendung von Eigenfaces. Diese verwenden zur Erkennung einen Vergleich von Frontalgesichtern, wobei jeweils Durchschnittsgesichter berechnet werden. Der große Nachteil der Eigenface-Methode ist, dass sie lediglich mit Frontalaufnahmen umgehen kann und sehr, sehr anfällig gegenüber verschiedenen Größen von Gesichtern ist. Gerade das letztere Problem kann man allerdings mit der Gesichtsdetektion von OpenCV sehr gut lösen. Gesichtsdetektion Ein Gesicht zu finden ist mit OpenCV nicht besonders schwer. Opencv Python-Programm zur Gesichtserkennung – Acervo Lima. Man muss lediglich das Bild laden, zur besseren Erkennung in Graustufen umwandeln und anschließend noch das Histogramm ausgleichen. Letzteres macht man, um den Kontrast in den Bereichen zu erhöhen, die besonders wichtig sind. D. h. wenn im Bild sehr viele Graustufen vorhanden sind, werden diese so getrennt, dass sie besser unterscheidbar sind. Dazu wird zunächst eine Funktion zum Extrahieren der Gesichter benötigt. Umgesetzt wird die Extraktion dann mit scadeClassifier::detectMultiScale, welches innerhalb eines Fotos Gesichter verschiedener Größen erkennen kann.
An dieser Stelle können sich je nach Computer Abweichungen bei den Kamera IDs ergeben! Es folgt eine While-Schleife, die mittels der Taste "q" beim Betrieb beendet werden kann. Wir können damit das Programm manuell jederzeit beenden. # Aufgreifen des Bildes pro Frame ret, frame = () Wir lesen in dieser Zeile jeden Frame Schritt für Schritt ein. # Zuweisung der Farbe grau fuer Box Umrandung des Gesichts gray = tColor(frame, LOR_BGR2GRAY) Hier legen wir die Farbe grau für die Box fest, die während der Bildsequenzen um unser Gesicht herum eingeblendet wird. Opencv gesichtserkennung python tutorials. # Erkennung mehrerer Gesichter faces = tectMultiScale( gray, scaleFactor=1. 1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), SCADE_SCALE_IMAGE) Hier arbeitet die Gesichtserkennung mit dem Klassifikationsobjekt faceCascade und der Methode detectMultiScale. Es können mehrere Gesichter gleichzeitig erkannt werden. Die Argumente werden in der Dokumentation von OpenCV sehr gut erläutert. # Erzeugen eines Rechtecks fuer jedes der erkannten Gesichter for (x, y, w, h) in faces: ctangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) Die Bilder wurden erkannt und dem Objekt faces zugewiesen.
Nach einem Tutorial zur Gestenerkennung will ich mich weiter der Künstlichen Intelligenz widmen und diesmal über Gesichtserkennung schreiben. Grundsätzlich muss man bei der Gesichtserkennung zwischen verschiedenen Teilproblemen unterscheiden. Eines ist die Face Detection, das andere die Face Recognition. Bei der Face Detection will man auf einem großen Bild die Stelle finden, an der sich das Gesicht befindet. Ins Deutsche könnte man das als Gesichtsentdeckung übersetzen. Dieses Problem kann mit OpenCV gelöst werden. Die eigentliche Gesichtserkennung (Face Recognition) befasst sich dann damit, das Gesicht einer bereits bekannten Person zuzuordnen. Es wird hier also ein Speicher benötigt, der die bereits bekannten Gesichter repräsentiert. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 3: Personen per Webcam identifizieren | iX | Heise Magazine. Grundsätzlich gibt es für beide Verfahren ganz verschiedene Algorithmen. Als sehr effektiv in der Detektion haben sich allerdings Haar-Features als sehr effektiv erwiesen. OpenCV liefert bereits ein Paket an solchen vortrainierten Haar-Features, sodass man nicht mehr selbst trainieren muss, sondern direkt Gesichter erkennen kann.
Das Ziel des angegebenen Programms ist es, das interessierende Objekt (Gesicht) in Echtzeit zu erkennen und das gleiche Objekt zu verfolgen. Dies ist ein einfaches Beispiel für die Erkennung des Gesichts in Python. Sie können versuchen, Trainingsmuster eines anderen Objekts Ihrer Wahl zu verwenden, um sie zu erkennen, indem Sie den Klassifikator auf die erforderlichen Objekte trainieren. Hier sind die Schritte zum Herunterladen der folgenden Anforderungen. Schritte: Laden Sie die Version Python 2. 7. Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. x, numpy und Opencv 2. x herunter. Überprüfen Sie, ob Windows 32-Bit oder 64-Bit kompatibel ist, und installieren Sie sie entsprechend. Stellen Sie sicher, dass numpy in Ihrem Python ausgeführt wird, und versuchen Sie dann, opencv zu installieren. Legen Sie die Dateien und in demselben Ordner ab (Links im folgenden Code). Implementierung import cv2 face_cascade = scadeClassifier( '') eye_cascade = scadeClassifier( '') cap = Capture( 0) while 1: ret, img = () gray = tColor(img, LOR_BGR2GRAY) faces = tectMultiScale(gray, 1.
Doch wie findet man sich zurecht? Wie "hart" darf die Matratze sein, ohne dass man das Gefühl hat, man schläft auf einem Brett? Wie "weich" dürfen Matratzen sein, ohne dass man das Gefühl hat, dabei fast auf dem Boden zu liegen? Und wie hoch sollte die perfekte Matratze sein? Bei welchem Gewicht und wie läuft das zudem mit dem Partner? Der soll auf einer anderen Matratze und doch im gleichen Bett schlafen. Wichtige Faktoren für Menschen mit Übergewicht Entscheidend ist die richtige Unterlage, um die Stunden im Reich der Träume entspannt genießen zu können. Ein erholsames und zufriedenes Schlaferlebnis macht aus uns glücklichere Menschen. Wichtig ist die richtige Matratze für Übergewichtige. Welche Matratze bei hohem Gewicht? Denn wer gut schläft, findet sich auch in seinem Alltag besser zurecht. Der Stress nimmt ab und wer ausgeruht seinem Tagwerk nachgeht, schenkt auch seinen Mitmenschen deutlich bessere Laune. Die "Richtige" muss es eben sein. Matratzen übergewichtige test video. Faktoren wie Härtegrad oder Dicke, Aufbau und Verarbeitung der XXL Matratze spielen gerade für Übergewichtige eine bedeutsame Rolle.
Dabei sind laut Studien für übergewichtige Menschen Matratzen aus Kaltschaum am besten geeignet. Ein weiterer Faktor bei der XXL Zielgruppe ist das Schwitzen. Gerade nachts regeneriert sich der Körper und produziert Schweiß. Es gibt nichts unangenehmeres, als in feuchten Bettlaken auf zu wachen, weil die Matratze nicht ausreichend atmen kann. Deshalb ist es wichtig, dass die Unterlage atmungsaktiv und gut durchlüftet ist. Die EMMA Matratze ist gut durchdacht und deshalb speziell für schwere Menschen optimal geeignet. Matratzen Test für schwere Menschen – H4 Lampen & Matratzen Ratgeber. Der abnehmbare Bezug ist waschbar, wodurch ein hohes Maß an Hygiene gegeben ist. * zur EMPFEHLUNG: Emma Memory * Die Vorteile Die ideale Matratze ermöglicht vor allem für Übergewichtige gesunde, erholsame und angenehme Nächte. Eine perfekte Zusammenstellung aus einer druckentlastenden Hypersoftschicht sowie viskoelastischem Schaum und stützendem Kaltschaum macht das möglich. Härtegrade und Gewicht helfen dem Nutzer auch bei der Auswahl seiner Bettunterlage. Optimaler Schlafkomfort durch gezieltes Einsinken erfreut gerade XXL Seitenschläfer.
Die maximale Belastbarkeit In erster Linie sind die XXL Lattenroste auf ein hohes Gewicht ausgelegt. Entweder für eine stark übergewichtige Person oder für den Fall das sich zwei Personen ein Bett teilen. Der Großteil der XXL Lattenroste ist auf eine Belastbarkeit von 200 kg ausgelegt. Einige Modelle sind erhältlich, die eine maximale Belastbarkeit von bis zu 280 kg aufweisen. Beim Kauf sollte darauf geachtet werden, die richtige Gewichtsklasse zu wählen. Beachtet werden muss, dass auch das Gewicht der Matratze mit einbezogen werden muss! Ein XXL Lattenrost ist zudem mit einem Mittelgurt versehen. Durch diesen werden die einzelnen Leisten miteinander verbunden, wodurch der Rost stabilisiert wird. Matratzen übergewichtige test. Zugleich wird dafuer gesorgt, dass der Druck, der auf den Rahmen wirkt, gleichmäßig auf mehreren Leisten lastet. Somit wird das Gewicht, dass auf den Lattenrost lastet besser verteilt. Wird der Mittelgurt entfernt, wird der Rost insgesamt weicher, doch in dem Fall muss beachtet werden, dass die genannten Vorteile verloren gehen.