Raspberry Pi Thiên Lý Nhãn (Phần 2): Nhận diện khuôn mặt với OpenCV

Mô tả dự án: 

Bài này tui sẽ hướng dẫn các bạn dùng OpenCV khai thác sức mạnh tính toán của Raspberry Pi, cụ thể là trong việc nhận dạng khuôn mặt.

Giới thiệu OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision) là một thư viện các hàm lập trình rất lợi hại chủ yếu nhắm vào thị giác máy tính (computer vision) theo thời gian thực, ban đầu được phát triển bởi Trung tâm nghiên cứu của Intel tại Nizhny Novgorod (Nga). Một số ứng dụng của OpenCV bao gồm:

  • Nhận dạng cử chỉ
  • Nhận dạng chuyển động
  • Nhận dạng khuôn mặt
  • Thực tế ảo

OpenCV được viết chủ yếu cho C++ nhưng hiện nay đã có cầu nối cho Pyhon, Java, Matlab. Việc cài đặt OpenCV trên Raspberry Pi là hết sức tốn thời gian (khoảng 5 tiếng đồng hồ). Rất may mắn là có 1 anh hùng đã cài và host 1 cái image đã có OpenCV, bạn chỉ việc download image cho nó nhanh. Tuy nhiên anh bạn này lại dùng 1 cái microSD 16GB nên các bạn nhớ dùng card cho đúng dung lượng nhé nhé!

https://drive.google.com/file/d/0B11p78NlrG-vZzdJLWYxcU5iMXM/view

Nếu bạn thiếu tiền mua card nhưng thừa thời gian thì có thể vào đây theo hướng dẫn để cài OpenCV:

http://www.pyimagesearch.com/2015/02/23/install-opencv-and-python-on-your-raspberry-pi-2-and-b/

 

Code thoai

Tải package fswebcam để điều khiển chụp ảnh bằng webcam:

sudo apt-get install fswebcam

Chép đoạn code sau và lưu lại với tên telepresent_2.py:

#By MonsieurVechai
import numpy as np
import os
import cv2
os.system("fswebcam image.jpg")

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


img = cv2.imread('/home/pi/Desktop/image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
#print len(faces)
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
     
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Lưu ý

Các bạn có thể đếm số người có trong hình bằng cách uncomment đoạn code:

#print len(faces)
lên
16 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Chuyên mục: 
Các dự án được truyền cảm hứng

Select any filter and click on Apply to see results

Các bài viết cùng tác giả

(Phòng chống) Nghệ thuật hắc ám với ESP8266 - Phần 4: Thủ khoa đại học có khó?

Trong bài đầu tiên tui đã hướng dẫn các bạn hack kỳ thi quốc gia với module ESP8266. Dĩ nhiên là không ai cho các bạn cầm theo điện thoại vào phòng thi để mà các bạn mở lên tìm beacon đáp án. Tuy nhiên không ai cấm các bạn mang máy tính casio vào phòng thi cả. Bài này tui sẽ hướng dẫn các bạn gắn wifi vào chiếc máy tính casio huyền thoại để nhận phao thi từ bất kỳ nơi nào trên thế giới. Lưu ý là các bạn nên chế cháo có trách nhiệm, chớ nên kinh doanh buôn bán thành quả nếu các bạn không muốn cục tình báo C2 gõ cửa hỏi thăm. 

lên
9 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 

Trí thông mình nhân tạo với Watson IBM và Raspberry Pi (Phần 2): Nhận dạng khuôn mặt, giới tính và tuổi

Bài trước tui đã hướng dẫn các bạn làm quen với Watson IBM trên Raspberry Pi. Bây giờ chúng ta sẽ quay trở lại với bài toán nhận diện khuôn mặt. Trong bài khóa "thông minh" với OpenCV, dữ liệu nhận dạng khuôn mặt được đưa ra bởi một thuật toán "tĩnh" OpenCV trên laptop của các bạn và sau đó kết quả được chép thủ công vào Raspberry Pi. Raspberry chỉ việc dựa vào kết quả training và đưa ra kết quả nhận diện khuôn mặt. Đây chưa phải là giải pháp tối ưu vì giả sử bạn muốn thay đổi thuật toán mới hoặc train cho tốt hơn thì không thể thực hiện trên Pi được. Thay vậy, bạn có thể dùng dịch vụ cloud của Watson cho việc training và chỉ việc up hình lên để Watson nhận diện. Kết quả sẽ được trả về qua json với lượng thông tin phong phú hơn nhiều. 

lên
7 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: