All Projects → futurelabmx → Facerecognition2

futurelabmx / Facerecognition2

Mediante el uso de un script con OpenCV aprenderemos las caras que nos interesen y con otro script arrancaremos la función de reconocimiento. Control de acceso al laboratorio con reconocimiento facial.

Programming Languages

python
139335 projects - #7 most used programming language

Labels

Projects that are alternatives of or similar to Facerecognition2

Computer Vision
Computer vision exercise with Python and OpenCV.
Stars: ✭ 17 (-15%)
Mutual labels:  opencv
Brfv4 mac examples
macOS C++ examples utilizing OpenCV for camera access and drawing the face tracking results.
Stars: ✭ 25 (+25%)
Mutual labels:  opencv
Raspberryrobot
基于树莓派的智能机器人
Stars: ✭ 11 (-45%)
Mutual labels:  opencv
Neuralsuperresolution
Real-time video quality improvement for applications such as video-chat using Perceptual Losses
Stars: ✭ 18 (-10%)
Mutual labels:  opencv
Skydetector
A Python implementation of Sky Region Detection in a Single Image for Autonomous Ground Robot Navigation (Shen and Wang, 2013)
Stars: ✭ 23 (+15%)
Mutual labels:  opencv
Camodet
Lightweight Simple CAmera MOtion DETection application.
Stars: ✭ 26 (+30%)
Mutual labels:  opencv
Yolo annotation tool
Annotation tool for YOLO in opencv
Stars: ✭ 17 (-15%)
Mutual labels:  opencv
Docker Opencv
OpenCV image for Docker based on Ubuntu.
Stars: ✭ 14 (-30%)
Mutual labels:  opencv
Pytesseractid
使用 pytesseract ocr 识别 18 位身份证号
Stars: ✭ 23 (+15%)
Mutual labels:  opencv
Idcardgenerator
身份证图片生成工具 generate an id card picture
Stars: ✭ 862 (+4210%)
Mutual labels:  opencv
Prlib
Pre-Recognition Library - library with algorithms for improving OCR quality.
Stars: ✭ 18 (-10%)
Mutual labels:  opencv
Ncappzoo
Contains examples for the Movidius Neural Compute Stick.
Stars: ✭ 902 (+4410%)
Mutual labels:  opencv
Facerec Lock
Face recognition to control servo lock using Raspberry Pi and OpenCV
Stars: ✭ 7 (-65%)
Mutual labels:  opencv
Multi Threading Camera Stream
Multi-threading camera stream to improve video processing performance
Stars: ✭ 18 (-10%)
Mutual labels:  opencv
Surf Opencv Inclination
Indentify an object by SURF algorithm using OpenCV and calculate the rotatinal angle of the object
Stars: ✭ 12 (-40%)
Mutual labels:  opencv
Road Detection And Tracking
Involves the OpenCV based C++ implementation to detect and track roads for almost realtime performance
Stars: ✭ 17 (-15%)
Mutual labels:  opencv
Jpegrtspcamera
Sample RTSP server streaming MJPEG video from PC camera
Stars: ✭ 25 (+25%)
Mutual labels:  opencv
Anonymize Video
Replace faces in a video with imaginary persons generated by a progressive GAN deep neural network
Stars: ✭ 15 (-25%)
Mutual labels:  opencv
Reproject Image To 3d
Comparing a OpenCV's reprojectImageTo3D to my own
Stars: ✭ 13 (-35%)
Mutual labels:  opencv
Hadoop Pot
A scalable Apache Hadoop-based implementation of the Pooled Time Series video similarity algorithm based on M. Ryoo et al paper CVPR 2015.
Stars: ✭ 8 (-60%)
Mutual labels:  opencv

Reconocimiento facial con OPENCV

Mediante el uso de un script aprenderemos las caras que nos interesen y con otro script arrancaremos la función de reconocimiento.

OPENCV tiene 3 metodos incorporados para realizar reconocimiento facial, y porque #Python podemos usar cualquiera de ellos solo cambiando una linea de codigo. Aqui los 3 metodos y como llamarlos:

  1. EigenFaces – cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()
  2. FisherFaces – cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()
  3. Local Binary Patterns Histograms (LBPH) – cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

Cada uno resalta componentes principales diferentes, es cuestion de elegir el adecuado de acuerdo a las necesidades de cada proyecto.

EigenFaces FisherFaces LBPH

Como usar la herramienta

Para empezar deberemos instalar OpenCV junto con todas sus dependencias ⚠ Numpy y contrib son importantes ⚠

pip install opencv-contrib-python

Posteriormente para guardar las fotos de entrenamiento para el modelo, nos descargaremos una pequeña BD de caras para que tenga mejor precisión y a la que añadiremos nuestra cara o las que nos interesen. Nos bajamos la BD de ejemplo de la Database of Faces de AT&T Laboratories Cambridge, descomprimimos la carpeta, dentro de ella creamos una mas llamada orl_faces y dentro de esa creamos una carpeta con el nombre de las caras que queremos reconocer. La ruta seria algo como esto:

carpeta_de_proyecto\att_faces\orl_faces\luis_sustaita
carpeta_de_proyecto\att_faces\orl_faces\antonio_smith
carpeta_de_proyecto\att_faces\orl_faces\ricardo_ferro
carpeta_de_proyecto\att_faces\orl_faces\rodolfo_miron

De los scripts uno será para aprender caras (capture.py) y el otro para reconocerlas (reconocimiento.py).

El primero de ellos es simple: busca una cara, toma una foto de ella y la guarda en la carpeta correspondiente.

python capture.py nombrePersona
  • ⚠Ten en cuenta que el nombre de la persona es el mismo que pusiste en el nombre de su carpeta.

  • 👌Por default el script toma 100 fotos del rostro, pero recuerda que entre mayor sea el entrenamiento mejores reultados se obtendran.

  • ☝Trata de que solo una parsona aparezca en la escena para no guardar otros rostros con la misma etiqueta o nombre.

Para comenzar a detectar y reconocer caras:

python reconocimiento.py
  • Puedes cambiar el metodo de reconocimiento por caulquiera de los 3 mencionados al inicio, prueba los 3 y checa cual te da mejores resultados.
Note that the project description data, including the texts, logos, images, and/or trademarks, for each open source project belongs to its rightful owner. If you wish to add or remove any projects, please contact us at [email protected].