Цей Python скрипт використовує OpenCV для захоплення обличчя на відеопотоці або відеофайлі. Для виявлення обличчя використовується передвчений класифікатор Haar Cascade.
- Python 3.x
- Бібліотека OpenCV (
pip install opencv-python
)
- Склонуйте репозиторій.
- Розмістіть відеофайл (video.mp4) у директорії проекту.
- Запустіть скрипт.
- Додаток відобразить відеопотік із прямокутниками навколо виявлених облич. Натисніть 'q', щоб вийти з додатку.
Скрипт використовує класифікатор Haar Cascade для виявлення обличчя. Ви можете налаштувати параметри у функції detectMultiScale для поліпшення продуктивності відповідно до своїх потреб.
faces = clf.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.1,
minNeighbors=5,
minSize=(30,30),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
scaleFactor: Параметр, який вказує, наскільки розмір зображення зменшується на кожному масштабі зображення.
minNeighbors: Параметр, який вказує, скільки сусідів повинно мати кожне кандидатське прямокутник, щоб його залишити.
minSize: Мінімальний можливий розмір об'єкта. Об'єкти менше цього розміру будуть ігноруватися.
flags: Параметр із зображенням та параметрами каскаду.
Переконайтеся, що ви налаштували змінну cascade_path на правильний шлях до вашого файлу XML Haar Cascade.
Скрипт зчитує відео з video.mp4. Ви можете замінити його шляхом до свого відеофайлу або індексом камери.
Натисніть 'q', щоб вийти з додатку.
Скрипт використовує класифікатор Haar Cascade, метод виявлення об'єктів машинного навчання, який використовується для ідентифікації об'єктів на зображеннях чи відео.
Розроблено Kozhydlo Mark.
Як працює програма ви можете подивитися тут.
На цьому відео показано як програма на відео знаходить лиця.
Відео залишу в дерикторії.