Njohja dhe Identifikimi i Fytyrës - Arduino Face ID duke përdorur OpenCV Python dhe Arduino .: 6 hapa

2024 Autor: John Day | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2024-01-30 12:14

Njohja e fytyrës ID e fytyrës AKA është një nga karakteristikat më të rëndësishme në telefonat celularë në ditët e sotme.

Pra, kisha një pyetje "a mund të kem një fytyrë id për projektin tim Arduino" dhe përgjigja është po …

Udhëtimi im filloi si më poshtë:

Hapi 1: Qasja në kamerën në internet

hapi 2: Identifikimi i fytyrës.

hapi 3: Mbledhja e të dhënave

Hapi 4: Trajnimi

hapi 5: Njohja e fytyrës

hapi 6: Programimi i Arduino

Unë do të shpjegoj të gjitha hapat më poshtë. Shpresoj se kjo do t'ju ndihmojë.

Hapi 1: Qasja në Webcam

Hapi i parë për njohjen e fytyrës ishte të kesh qasje në një aparat fotografik ose një vizion kompjuterik. Meqenëse India është nën mbyllje, zgjidhja më e lirë që gjeta ishte përdorimi i kamerës së kompjuterit tim në të cilin kisha qasje me një program python duke përdorur modulin openCV.

Ju mund të mendoni se çfarë është OpenCV, apo jo?

OpenCV (Biblioteka e Vizionit Kompjuterik me Burim të Hapur) është një bibliotekë e softuerit të vizionit kompjuterik dhe mësimit të makinerisë. OpenCV u krijua për të siguruar një infrastrukturë të përbashkët për aplikimet e vizionit kompjuterik dhe për të përshpejtuar përdorimin e perceptimit të makinerisë në produktet komerciale.

Nëse Opencv është i instaluar në kompjuterin tuaj atëherë jeni mirë të shkoni. Nëse jo, atëherë ndiqni këtë hap.

hapni komandën dhe shkruani "pip install opencv".

Paralajmërim: Mund të merrni një gabim pasi "'pip' nuk njihet si një komandë e brendshme ose e jashtme". për të cilat Ju duhet të shtoni rrugën e instalimit të pipit tuaj në ndryshoren tuaj të sistemit PATH. Kaloni nëpër këtë postim mund t'ju ndihmojë.

stackoverflow.com/questions/23708898/pip-i…

Pasi të jetë instaluar OpenCV ne jemi të mirë për të shkuar … Për të kontrolluar nëse është instaluar siç duhet hapni përkthyesin tuaj Python dhe importoni bibliotekën. Shikoni imazhin e mësipërm që duhet të jetë rezultati juaj.

Shkarkoni skedarin python "AccessTo_webcam.py" dhe drejtojeni atë. Unë kam dhënë të gjitha komentet e nevojshme atje.

Aty shkoni, Tani keni qasje në kamerën në internet. Te lumte. le të vazhdojmë në hapin 2.

Hapi 2: Identifikimi i fytyrës

me ndihmën e të njëjtit modul OpenCV, ne duhet të identifikojmë nëse ka një fytyrë në transmetimin e videos apo jo.

OpenCV siguron një metodë trajnimi ose modele të para-trajnuara të quajtura Klasifikues të Kaskadave. Modelet e para-trajnuara janë të vendosura në dosjen e të dhënave në instalimin OpenCV. Unë jam duke siguruar atë skedar vetëm ta shkarkoni dhe ta vendosni në dosjen e projektit tuaj. Dosja ku ruhet skedari "AccessTo_webcam.py". Nëse nuk e keni krijuar atë, atëherë bëjeni.

Shkarkoni "haarcascade_frontalface_default" dhe vendoseni në dosjen kryesore të projektit.

Shkarkoni "Face_identification.py" dhe vendoseni në dosjen kryesore të projektit. I gjithë shpjegimi është dhënë në të.

Tani mund të identifikoni fytyrat në një transmetim video. Pra, le të vazhdojmë në hapin 3.

Hapi 3: Mbledhja e të dhënave

Për të njohur fytyrat ne kemi nevojë për të trajnuar programin tonë python. Për të cilat kemi nevojë për disa të dhëna.

Mbledhja e të dhënave është hapi më i lehtë në këtë projekt. krijoni një dosje të quajtur "image_data" në dosjen tuaj kryesore të projektit. Brenda dosjes "image_data" krijoni disa dosje shtesë me emrin e personit, ku do t'i ruajmë të dhënat. për shembull:

Në dosjen "image_data" kam krijuar dy dosje të tjera të quajtura "HRK" dhe "Yahiya". siç tregohet në imazhin e mësipërm.

Tani shkoni përpara krijoni dosjet tuaja dhe emërtojini ato.

Pasi të krijohen dosjet, filloni të grumbulloni imazhe të atij personi të veçantë. Unë rekomandoj mbledhjen e afro 20 imazheve për person. Ju gjithashtu mund të shtoni më shumë imazhe, por kujdesuni që të dhënat e mbledhura për të gjithë personat të përmbajnë të njëjtin numër të imazheve. Ndihmon në sigurimin e saktësisë.

kjo është ajo tani le të kalojmë në hapin 4.

Hapi 4: Trajnimi

Shkurtimisht, ne do të kalojmë nëpër të gjitha dosjet dhe imazhet të cilat janë të pranishme në dosjen "image_data" dhe do të krijojmë një fjalor që do të përmbajë etiketën ID dhe emrin përkatës. Njëkohësisht ne do të ngarkojmë imazhin për të zbuluar fytyrën në secilën imazh që ne e quajmë "Rajoni i Interesit" dhe krijojmë një skedar ".yml" i cili përmban atë informacion.

Duke supozuar se keni të dhëna të mbledhura për personin X dhe Y.

ne do ta etiketojmë personin X si 1 i cili do të jetë ID etiketa e tij dhe emri do të jetë X vetë. Ne e ngarkojmë imazhin për të gjetur fytyrën e tij dmth Rajonin e interesit dhe i bashkojmë të dhënat në një listë.

hapa të ngjashëm do të ndiqen për personin Y. Dhe së fundi, ne do të krijojmë një skedar ".yml".

Shkarkoni skedarin "face_trainer.py" dhe vendoseni në dosjen kryesore të projektit. I gjithë shpjegimi i nevojshëm jepet në vetë atë dosje.

Kur të ekzekutoni këtë program do të kalojë nëpër të gjitha imazhet dhe do të krijojë dy skedarë të quajtur "labels.pickle" dhe "trainner.yml". Tani ju keni trajnuar modelin tuaj. kështu që le të vazhdojmë në hapin 5.

Hapi 5: Njohja e fytyrës

Nëse i keni kaluar të gjitha hapat siç duhet, mund të keni krijuar të dhënat tuaja të trajnuara. Tani ne do t'i përdorim ato të dhëna për njohjen e fytyrës.

Në thelb, ne do t'i ngarkojmë modelet tona të stërvitura në skedarin python, do të hyjmë në kamerën tonë, dhe do të identifikojmë Fytyrat në transmetimin video dhe do të bëjmë një krahasim ose parashikim midis fytyrës aktuale e cila është identifikuar në transmetimin video dhe modelit të trajnuar. nëse të dhënat përputhen, atëherë themi se personi njihet, është kaq e thjeshtë…

Shkarkoni "face_recognise.py" dhe ekzekutoni atë. Të gjitha informacionet e nevojshme janë dhënë në të. Tani fytyra juaj mund të jetë njohur. nëse saktësia nuk është e mirë atëherë provoni të përditësoni të dhënat. nëse jeni të gjithë të mirë për të shkuar atëherë le të vazhdojmë në hapin 6/

Hapi 6: Programimi i Arduino

Hapi i fundit dhe i fundit është programimi i Arduino, Dhe për të siguruar një mënyrë komunikimi midis python dhe Arduino. Për komunikim, kam përdorur "Komunikimin Serial". Shikoni videon të cilën e kam lidhur më lart për të gjetur sesi funksionon Komunikimi Serial dhe për të krijuar një të tillë. Do të gjeni të gjithë skedarët e kërkuar në përshkrimin e videos.

Nëse e keni kaluar videon, atëherë më lejoni t'ju shpjegoj se çfarë kam bërë. Kur fytyra ime njihet atëherë ID e etiketës e dhënë është 2. Pasi ID e etiketës të jetë 2 unë do të dërgoj '1' si të dhëna serike në Arduino -n tim. E cila do të ndez qarkun tim të ndjekësit LED. Nëse ID e etiketës është e ndryshme nga 2 atëherë unë do të dërgoj '0' si të dhëna serike, të cilat do të fikin Qarkun tim të ndjekësit LED.

Shkarkoni skedarin "ard_chaser.ino". Shtë një program i thjeshtë ndjekës LED që përdor komunikimin serik.

Shkarkoni në mënyrë të thjeshtë "face_recogniser1.py" që do të krijojë komunikimin serik midis Arduino dhe programit python.

Aty shkoni. Shpresoj se keni mësuar diçka të re. Regjistrohuni në kanalin tim në youtube për më shumë gjëra që lidhen me python dhe Arduino. Shpërndajeni nëse ju pëlqen. Vazhdoni të mbështeteni.

Faleminderit.