Deep Learning với Tensorflow Module 1 Phần 4 : Những khái niệm cơ bản - Tensor với Numpy và Hàm utility

Trong mô-đun này, chúng ta sẽ sử dụng một phương thức trong openCV để phát hiện khuôn mặt trong hình ảnh, video hoặc máy ảnh. Hãy nhớ rằng, mô-đun này chỉ phát hiện, không Nhận diện khuôn mặt.

Trước tiên, bạn cần tải xuống và nén tệp tại đây

Import thư viện cần dùng

Copy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import cv2

Trải nghiệm với một số hình ảnh trước khi bắt đầu code phát hiện khuôn mặt

We should create a function display to resuse multiply

Copy
def display_image(img, cmap="gray") : 
    plt.figure(figsize=(12,10))
    plt.imshow(img, cmap=cmap)

Read file image with opencv

Copy
messi = cv2.imread("DATA/LIONEL-MESSI.jpg",0)
ronaldo = cv2.imread("DATA/ronaldo.jpg",0)
realmadrid = cv2.imread("DATA/real-madrid.jpg.jpg",0)

Copy
display_image(messi)

Copy
display_image(realmadrid)

Phát hiện khuôn mặt trên hình ảnh

We will create utility function to detect the face not only image but video or camera

Copy
def detect_face(img) : 
    face_img = img.copy()
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier("DATA/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
    face_rects = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5) # You can play ground with 2 optional properties are scaleFactor and minNeighbors
    for (x,y,w,h) in face_rects :         
        cv2.rectangle(face_img, (x,y), (x+w,y+h), (230,230,160), 5)
    return face_img

Apply above function to messi image

Copy
face_image = detect_face(messi)
display_image(face_image)

Copy
detect_realmadrid = detect_face(realmadrid)
display_image(detect_realmadrid)

Phát hiện khuôn mặt trên camera

Copy
video = cv2.VideoCapture(0)

ret, frame = video.read() 

if not video.isOpened() : 
    print("Could not open camera")
    sys.exit()
while True : 
    ret, frame = video.read()
    frame_copy = frame.copy()
    frame_copy = cv2.cvtColor(frame_copy, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    if not ret : 
        break
    my_face = detect_face(frame_copy)
    timer = cv2.getTickCount()
    FPS = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer) / 10000
    cv2.putText(my_face, "FPS: " + str(int(FPS)), (40,20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0), 4)
    cv2.imshow("Detect Face", my_face)
    if cv2.waitKey(1) == 27 : 
        break
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

Code phát hiện khuôn mặt tốt hơn

Copy
video = cv2.VideoCapture(0)

ret, frame = video.read()

if not video.isOpened() : 
    print("Could not open camera")
    sys.exit()    

face_cascade = cv2.CascadeClassifier("DATA/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

face_rects = face_cascade.detectMultiScale(frame)

(face_x, face_y,face_w, face_h) = tuple(face_rects[0])

track_window = (face_x, face_y,face_w, face_h) 

roi = frame[face_y : face_y + face_h , face_x : face_x + face_w]

roi_hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

roi_hist = cv2.calcHist([roi_hsv],[0],None,[180], [0,180])

cv2.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)

term_criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_EPS , 10, 1)

while True : 
    ret, frame = video.read()
    timer = cv2.getTickCount() 
    FPS = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer ) / 10000
    if not ret or cv2.waitKey(1) == 27 : 
        break

    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    dst = cv2.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)

    # ===================== Using Mean shift to get track window ===================== #

    # retval, track_window = cv2.meanShift(dst,track_window,term_criteria)

    # if retval : 
    #   (x,y,w,h) = track_window
    #   cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 5)   

    # ===================== Using Cam shift to get track window ===================== #

    retval, track_window = cv2.CamShift(dst,track_window, term_criteria)
    if retval : 
        pts = cv2.boxPoints(retval)
        pts = np.int32(pts)
        cv2.polylines(frame, [pts],True,(0,255,0), 5)

        cv2.putText(frame, "FPS: " + str(int(FPS)), (40,40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1 , (0,0,255), 1)
        cv2.imshow("Face detection", frame)

video.release()
cv2.destroyAllWindows()