Visualisez le statut d'appréciation des œuvres d'art avec OpenCV

Aperçu

スクリーンショット 2020-10-01 9.18.26.png Il semble qu'il ait été installé et exploité dans l'installation de soutien aux startups FGN (https://growth-next.com) à Fukuoka City. スクリーンショット 2020-10-01 9.24.23.png IMG_4946.jpeg IMG_4945.jpeg

Quoi préparer

Préparation

la programmation

detect_face_camera.py


import sys

sys.path.append('/home/pi/.local/lib/python2.7/site-packages')

import numpy as np

import cv2

import time

import datetime

import ambient

args = sys.argv

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

cap = cv2.VideoCapture(0)

flg = 0

stime =  0

am = ambient.Ambient(xxxx, 'xxxxxxxxxxxxxxxx')  #ID de canal ambiant/Touche lumière(Nombre de visites / durée du séjour)

am2 = ambient.Ambient(xxxx, 'xxxxxxxxxxxxxxxx')  #ID de canal ambiant/Touche lumière(Température du CPU)

acnt = 0

while(True):

    t3 = time.time()

    cnt = 0

    ret, frame = cap.read()

    #Obtenez la hauteur et la largeur de l'image chargée

    height = frame.shape[0]

    width = frame.shape[1]

    import sys

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x,y,w,h) in faces:

        t1 = time.time()

        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(152,145,234),2)

        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]

        roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]

        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)

        cnt += 1

        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:

            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(108,97,232),2)

        t2 = time.time()

        stime += (t2 - t1) * 1000 / 60

        acnt = acnt + cnt

    cv2.putText(frame, 'count: ' + str(acnt / 100), (10, 420), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1.0, (0,255,0), thickness=2)

    cv2.putText(frame, 'stay[sec]: ' + str('{:.1f}'.format(stime)), (10, 460), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1.0, (0,255,0), thickness=2)

    cv2.putText(frame, 'senseart v.0.0.1b', (410, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, (0,255,0), thickness=2)

    resized_img = cv2.resize(frame,(width*2, height*2))

    cv2.imshow('senceart (v.0.0.1 beta)', resized_img)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

        break

    t4 = time.time()

    f = open("/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp","r")  #Température du CPU

    for t in f:

        tmp = t[:2]+"."+t[2:5]

    f.close()

    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

    now = datetime.datetime.now() 

    minute = '{0:%M}'.format(now)

    second = '{0:%S}'.format(now)

    print('count', acnt / 100)

    print('stay', stime)

    print("minute", minute)

    print("second", second)

    print("temp", tmp)

    print("\n")

    if int(minute) % 5 == 0 and int(second) == 0:

        r = am.send({'d1': acnt / 100, 'd2': stime})  #Envoyer les visites et la durée du séjour à Ambient

        r = am2.send({'d1': tmp})  #Envoyer la température du processeur à la température ambiante

        r.close()
        acnt = 0

        cnt = 0

        print("******************sended*****************\n")

        continue

    if int(minute) % 10 == 0 and int(second) == 0:

        r = am.send({'d1': acnt / 100, 'd2': stime})  #Envoyer les visites et la durée du séjour à Ambient

        r = am2.send({'d1': tmp})  #Envoyer la température du processeur à la température ambiante

        r.close()

        acnt = 0

        cnt = 0

        print("******************sended*****************\n")

        continue

cap.release()

senceart.sh


#! /bin/bash
cd /home/pi/opencv_programs/
sudo python3 detect_face_camera.py

point important

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