[Mémorandum] Une histoire sur l'essai du didacticiel OpenCV (reconnaissance faciale) dans un environnement Windows

Il y a une consultation pour savoir si vous pouvez rechercher le texte intégral du dessin dans la consultation du système de recherche. J'ai essayé un tutoriel OpenCV pour vérifier la précision de réalisation.

Ce qui suit est un mémorandum de procédure que j'ai pris

** Supposition ** OS：　 　Windows10 64bit

Python： 　Python3.7(Anaconda3)

Cible De la création d'un environnement OpenCV à la réalisation d'un tutoriel simple (je souhaite faire de la reconnaissance faciale pour le moment)

Préparation

Installation d'Anaconda

https://www.anaconda.com/products/individual

Télécharger OpenCV whl

https://opencv.org/releases/

・ Cliquez sur RELEASES dans l'onglet ci-dessus. · OpenCV - Cliquez sur Sources pour 4.2.0 -Décompressez le zip et sortez opencv_python- 4.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

• Le fichier obtenu de Github a utilisé le fichier obtenu du fonctionnaire car une erreur se produira à partir du 2020/06.

Créez un environnement OpenCV avec le navigateur d'Anaconda

Installez numpy et matplotlib

conda install numpy

pip install matplotlib

★ Articles mentionnés jusqu'à présent Articles mentionnés lors de la construction de la fondation https://qiita.com/FukuharaYohei/items/5d49938ffd33d198f0c0

Articles mentionnés pour les contre-mesures contre les erreurs du classificateur en cascade http://sh0122.hatenadiary.jp/entry/2017/10/30/210411

Didacticiel

Je vais l'essayer à titre d'essai, donc j'essaierai d'abord la reconnaissance faciale. Une fois que vous avez compris les bases, tout ce que vous avez à faire est de personnaliser les bases.

Obtenez des fichiers en cascade

Il s'agit d'un fichier xml qui regroupe les données ayant déjà appris les fonctionnalités requises pour la classification et la reconnaissance. Cette fois, "haarcascade_frontalface_default.xml" est utilisé pour la reconnaissance faciale. https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml

Photos utilisées pour la reconnaissance faciale

La photo utilisée cette fois est ma propre photo qui a été soigneusement traitée avec SNOW. Pouvez-vous reconnaître cela ...?

Ecrivez le code python Ecrivez le processus suivant avec le nom test.py

import cv2

#Trieur
cascadeFile = "C:\imagepy\haarcascade_frontalface_default.xml"

#Paramètres du classificateur
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascadeFile)

#Fichier d'entrée
imageImput ="C:\imagepy\myface.jpg "

#Lire le fichier d'entrée
image = cv2.imread(imageImput)

#Faites-en une échelle de gris
imageGray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#Fichier de sortie
imageOutput = "C:\imagepy\out.jpg "

#Reconnaître le visage
facerect = cascade.detectMultiScale(imageGray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=2, minSize=(30, 30))

#Traitement lorsqu'un visage peut être détecté
if len(facerect) > 0:

    #Mettre un cadre sur le visage
    for rect in facerect:
        cv2.rectangle(image, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), (255, 255, 255), thickness=2)

    #Enregistrez le résultat sous forme d'image
    cv2.imwrite(imageOutput, image)

Essayez d'exécuter test.py

Il semble que même ma propre photo traitée avec SNOW soit reconnue comme un visage

Nous avons terminé la mise en œuvre du tutoriel, ce qui est notre objectif. La prochaine fois, j'aimerais reconnaître les symboles et les objets du dessin et le rendre consultable en texte intégral.

Je ne peux pas le tester avec les dessins que j'utilise au travail, alors je me demande si je devrais viser un état où je peux rechercher le texte intégral en reconnaissant les symboles sur la carte. .. ..