实际案例:亚博比分开源东西从视频中构建人脸检测模子(Python完成)

更新时间:2018-12-17 文章来源:www.leijuncn.com 责任编辑:佚名 点击数:
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先容

连年来,盘算机视觉这个巧妙的范畴曾经开展到自成一家的田地。活着界各地曾经有大年夜大宗的亚博比分法度榜样在普遍使用。

我在这个范畴最爱好的变乱之一是咱们的社区拥抱开源不都雅点的主意。即便是大年夜大型科技巨子也乐意与每一小我私家分享新的突破和翻新,如许技巧就不会成为“富人的专利”。

其中一种技巧是人脸检测,它在实践使用案例中供给了大年夜大宗潜伏的亚博比分(如果使用准确且合乎品德尺度)。在本文中,我将向您展现若何使用开源东西构建功效壮大的人脸检测算法。

如果您想了解盘算机视觉的庞杂性,本课程- 使用深度进修的盘算机视觉- 是一个完善的起程点。(http://www.youtube.com/watch?v=wr4rx0Spihs)

实际案例:使用开源东西从视频中构建人脸检测模子(Python完成)

目次

    人脸检测的潜伏亚博比分设置体系- 硬件/软件恳求硬件设置软件设置深刻了解Python完成大年夜略的先容人脸检测用例

人脸检测的潜伏亚博比分

让我提出一些很常见的亚博比分法度榜样示例,局内人脸检测技巧正在广泛使用。我置信你确定在某些时分遇到过这些用例,而且没无意识到在幕后使用了什么技巧!

比方,Facebook代替了手动图象标志,并为上传到平台的每张图片主动天生了标志倡议。Facebook使用大年夜略的人脸检测算法来剖析图象中人脸的像素,并将其与相关用户收场比拟。咱们将进修若何本人构建一小我私家脸检测模子,但在咱们进入技巧细节之前,让咱们商量一些别的的用例。

咱们正习惯使用最新的“脸部解锁”功效手机。这是若何使用脸部检测技巧来保护小我私家数据平安性的一个十分小的例子。一样它能够在更大年夜大范畴内收场执行,使相性能够捕获图象和检测脸部。

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在告白、医疗保健、银行业等方面另有别的一些不为人知的脸部检测亚博比分。大年夜除夜大都公司,以至在许多聚首会议中,咱们都须要照顾身份证才干进入。然而,如果可能找到一种方法不再须要照顾任何身份证来获得拜访权限就会很便利了。人脸检测便有助于使这一进程更大年夜略。只有人类看着相机,它就会主动检测能否容许他/她进入。

脸部检测的其余一个幽默的亚博比分是它能够盘算加入运动的人数(如聚首会议或音乐会)。咱们装置了一个能够捕捉预会者图象并向咱们供给总人数的摄像头,而不是手动盘算预会者。这有助于主动化流程并节俭大年夜大宗手开工作。

实际案例:使用开源东西从视频中构建人脸检测模子(Python完成)

在本文中,我将重点先容人脸检测的实践亚博比分,并大年夜略先容其中的算法是若何工作的。

设置体系- 硬件/软件恳求

既然您曾司了解了能够使用脸部检测技巧构建的潜伏亚博比分法度榜样,那么让咱们看看若何使用可用的开源东西完成这一点。

详细来讲,这是我使用和推举使用的内容:

    这里采取的是在Lenovo E470 ThinkPad条记本电脑(Core i5 7th Gen)上构建及时脸部检测器的收集摄像头(Logitech C920)。固然,您还能够在别的任何恰当的体系上使用条记本电脑的内置摄像头或闭路电视摄像头收场及时视频剖析。使用GPU收场更疾速的视频处置不绝是一个上风地点在软件方面,咱们使用了装置了一切必备软件的Ubuntu 18.04操纵体系

让咱们更具体地摸索这些要点,以确保在构建人脸检测模子之前准确设置一切内容。

第1步:硬件设置

您要做的第一件事是检讨收集摄像头能否设置准确。Ubuntu中的一个大年夜略技能- 审查装备能否已被操纵体系注册。您能够依照以下步调操纵:

    在将WebCam衔接到条记本电脑之前,请转到号令提醒符并键入ls / dev / video *来检讨一切衔接的视频装备。这将打印已衔接到体系的视频装备。

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    衔接WebCam并再次运转号令。如果WebCam已胜利衔接,号令将显现一个新装备。

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    您能够做的其余一件事是使用收集摄像头软件来检讨收集摄像头能否畸形工作。你能够在Ubuntu中使用“Cheese”。

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在这里咱们能够看到收集摄像头设置准确。这就是硬件方面的成绩!

第2步:软件设置

步调2.1:装置Python

本文中的代码是使用Python 3.5版构建的。固然有多种方法能够装置Python,但我倡议使用Anaconda--最风行的数据迷信Python发行版。这是在您的体系中装置Anaconda的链接。(http://www.anaconda.com/download/)

步调2.2:装置OpenCV

OpenCV(开源盘算机视觉)是一个旨在构建盘算机视觉亚博比分法度榜样的库。它有许多用于图象处置任务的预编写功效。要装置OpenCV,请推行库的pip装置:

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步调2.3:装置face_recognition API

往后,咱们将使用face_recognition,被称为天下上最大年夜略的脸部辨认API。装置:

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让咱们深刻了解执行

当初您曾经设置了体系,终究能够深刻了解实践的完成。起首,咱们将疾速构建咱们的法度榜样,而后将其合成以了解咱们所做的工作。

大年夜略的实习演习

起首,创立一个文件face_detector.py,而后复制上面给出的代码:

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而后,键入以下号令运转此Python文件:

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如果所有畸形,将弹出一个新窗口,运转及时脸部检测。

总而言之,这就是咱们上面的代码所做的:

    起首,咱们界说了将收场视频剖析的硬件由此,咱们逐帧及时捕获视频而后咱们处置每一个帧并提取图象中一切面的地位往后,咱们以视频情势衬着这些帧以及脸部地位

如果您想进入更具体的细节,我已在每一个代码部份中包括解释。您能够随时返回审查。

人脸检测用例

兴趣实在不止于此!咱们能够做的其余一件很酷的变乱- 萦绕上面的代码构建一个完全的用例。并且你不须要重新开端,能够对代码收场一些小的变动。

比方,假定您想构建一个基于摄像头的主动体系来及时跟踪扬声器的地位。依据他的地位,体系扭转摄像机,使扬声器不绝位于视频的阁下。

咱们该若何处置处分这个成绩?第一步是树立一个辨认视频中人物的体系,并存眷扬声器的地位。

实际案例:使用开源东西从视频中构建人脸检测模子(Python完成)

让咱们看看咱们若何完成这一点。为了写这篇文章,我从Youtube高低载了一段视频,视频中有一名讲话者在2017年DataHack峰会上发言。

起首,咱们导入须要的库:

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而后,浏览视频并获得长度:

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往后,咱们创立一个输出文件,其所需的辨别率和帧速度与输入文件相似。

加载扬声器的示例图象以在视频中辨认他:

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一切这所有都实现了,当初咱们运转一个轮回,它将推行以下操纵:

    从视频中提取帧找到一切面貌并辨认它们创立一个新视频,将原始帧与解释的扬声器脸部地位相联合

让咱们看看这个代码:

实际案例:使用开源东西从视频中构建人脸检测模子(Python完成)

然后辈码会给你一个如许的输出:

人脸检测真是一件很了不得的变乱。

论断

祝贺!您当初晓得若作甚许多潜伏用例构建脸部检测体系。深度进修是一个十分诱人的范畴,我很兴奋看到咱们下一步的行进标的目的。

在本文中,咱们进修了若何使用开源东西构建具备实践用处的及时人脸检测体系。我激励你树立大年夜大宗如许的亚博比分法度榜样,并本人测验考试。

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