Eine Kamera nimmt einen Billardtisch von oben auf, OpenCV analysiert Queue, Kugeln und Winkel und ein Projektor projiziert die berechneten Laufwege der Kugeln auf den Filz – eine Augmented-Reality-Version der üblichen Zielhilfen in Billard-Videospielen. OpenCV ist in der aktuellen Version in C++ (früher C) geschrieben und gilt mit seinem Fokus auf Echtzeitverarbeitung als besonders schnell. Die Bibliothek lässt sich in nahezu jeder Umgebung verwenden: Sie ist unter anderem für Windows, Linux, macOS, diverse BSDs, Android, iOS und BlackBerry 10 verfügbar. OpenCV bietet APIs für C, C++, Python, Java und MATLAB. Über Wrapper lassen sich OpenCV-Programme auch in C#, Perl, Haskell oder Ruby schreiben. Da die Bibliothek unter BSD-Lizenz steht, ist es problemlos möglich, OpenCV auch in proprietären Projekten zu verwenden. Gesichter detektieren und erkennen
Über Cascade Classifier lassen sich beliebige Objekte erkennen – ob Augen oder Bananen ist nur eine Frage der Definition (Abb. Opencv Python-Programm zur Gesichtserkennung – Acervo Lima. 2). Gesichtserkennung ist leider ein zweideutiger Begriff, denn damit können zwei unterschiedliche Aufgaben gemeint sein: Die Gesichtsdetektion (Face Detection) erkennt, ob in einem Bild ein Gesicht vorhanden ist.
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Das Ziel des angegebenen Programms ist es, das interessierende Objekt (Gesicht) in Echtzeit zu erkennen und das gleiche Objekt zu verfolgen. Dies ist ein einfaches Beispiel für die Erkennung des Gesichts in Python. Sie können versuchen, Trainingsmuster eines anderen Objekts Ihrer Wahl zu verwenden, um sie zu erkennen, indem Sie den Klassifikator auf die erforderlichen Objekte trainieren. Hier sind die Schritte zum Herunterladen der folgenden Anforderungen. Schritte:
Laden Sie die Version Python 2. 7. x, numpy und Opencv 2. x herunter. Überprüfen Sie, ob Windows 32-Bit oder 64-Bit kompatibel ist, und installieren Sie sie entsprechend. Stellen Sie sicher, dass numpy in Ihrem Python ausgeführt wird, und versuchen Sie dann, opencv zu installieren. Legen Sie die Dateien und in demselben Ordner ab (Links im folgenden Code). Opencv gesichtserkennung python tutorial. Implementierung
import cv2
face_cascade = scadeClassifier( '')
eye_cascade = scadeClassifier( '')
cap = Capture( 0)
while 1:
ret, img = ()
gray = tColor(img, LOR_BGR2GRAY)
faces = tectMultiScale(gray, 1.
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Zusatzaufgabe «Der Blick» Variante A Finde Augen und spiegle diese horizontal. () Variante B Finde ein Gesicht mit zwei Augen. Vertausche die beiden Augen! # andere Dinge erkennen Im Repo von OpenCV finden wir weitere Trainingsdaten für den Haar-Klassifikator: (opens new window). Einige Mögliche Anwendungsbeispiele: – Fussgänger erkennen für ein selbstfahrendes Auto – Bei Gesichtern ein Lächeln erkennen, z. b. für eine Kamera die erst auslöst wenn alle Personen lächeln. – hinzufügen zu unserer Gesichtserkennung um auch Personen von der Seite her zu erkennen. Aufgabe Wähle einen der im Repo verfügbaren Haar-Klassifikator aus und versuche damit eine Anwendung zu erstellen: passende Bilder sammeln das Python-Skript mit den neuen Trainingsdaten ausstatten Die Objekt-Erkennung testen und optimieren Etwas «sinnvolles» mit den erkannten Objekten anstellen Letzte Änderung: 10. Opencv gesichtserkennung python programming. 3. 2021, 15:01:19
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3, 5)
prediction = edict(face_resize)
ctangle(im, (x, y), (x + w, y + h), ( 0, 255, 0), 3)
if prediction[ 1]< 500:
cv2. putText(im, '% s -%. 0f'%
(names[prediction[ 0]], prediction[ 1]), (x - 10, y - 10),
NT_HERSHEY_PLAIN, 1, ( 0, 255, 0))
else:
cv2. Opencv gesichtserkennung python pdf. putText(im, 'not recognized',
(x - 10, y - 10), NT_HERSHEY_PLAIN, 1, ( 0, 255, 0))
Hinweis: Die oben genannten Programme werden nicht in der Online-IDE ausgeführt. Screenshots des Programms
Es könnte etwas anders aussehen, weil ich das obige Programm in das Kolbengerüst integriert hatte
Das Ausführen des zweiten Programms führt zu ähnlichen Ergebnissen wie im folgenden Bild:
Gesichtserkennung
Datensatzspeicherung:
data_sets
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Der Einfachheit halber kann diese Funktion bisher nur mit einem einzelnen Gesicht pro Bild umgehen. def crop ( in_fn, out_fn):
img_color = cv2. imread ( in_fn)
img_gray = cv2. cvtColor ( img_color, cv. CV_RGB2GRAY)
img_gray = cv2. equalizeHist ( img_gray)
for x1, y1, x2, y2 in detect_faces ( img_gray):
# TODO: Will override all previous occurrences
img_out = img_color [ y1: y2, x1: x2]
cv2. imwrite ( out_fn, img_out)
In der Hauptroutine wird diese Funktion dann für jedes Bild einmal ausgeführt. if __name__ == "__main__":
if len ( sys. argv) < 3:
print ( "Usage:%s source_dir dest_dir"% ( sys. argv [ 0]))
sys. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 2: Die OpenCV-API | iX | Heise Magazine. exit ( 1)
for f in glob. glob ( '%s/*'% ( sys. argv [ 1], )):
filename = os. path. basename ( f)
crop ( f, "/". join (( sys. argv [ 2], filename)))
Gesichtserkennung
Die Gesichtserkennung kann man anschließend mit Eigenfaces umsetzen. Das ist ein relativ alter und nicht mehr ganz aktueller Ansatz, aber er ist nicht so schwer umzusetzen. Grundsätzlich ist die Idee von Eigenfaces, eine Menge von Grundbildern zu erzeugen und dann diese so aufeinander aufzuaddieren, dass möglichst exakt wieder das Originalbild rekonstruiert wird.
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Nach einem Tutorial zur Gestenerkennung will ich mich weiter der Künstlichen Intelligenz widmen und diesmal über Gesichtserkennung schreiben. Grundsätzlich muss man bei der Gesichtserkennung zwischen verschiedenen Teilproblemen unterscheiden. Eines ist die Face Detection, das andere die Face Recognition. Bei der Face Detection will man auf einem großen Bild die Stelle finden, an der sich das Gesicht befindet. Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. Ins Deutsche könnte man das als Gesichtsentdeckung übersetzen. Dieses Problem kann mit OpenCV gelöst werden. Die eigentliche Gesichtserkennung (Face Recognition) befasst sich dann damit, das Gesicht einer bereits bekannten Person zuzuordnen. Es wird hier also ein Speicher benötigt, der die bereits bekannten Gesichter repräsentiert. Grundsätzlich gibt es für beide Verfahren ganz verschiedene Algorithmen. Als sehr effektiv in der Detektion haben sich allerdings Haar-Features als sehr effektiv erwiesen. OpenCV liefert bereits ein Paket an solchen vortrainierten Haar-Features, sodass man nicht mehr selbst trainieren muss, sondern direkt Gesichter erkennen kann.
Der interessantere Part ist die Erkennung. Hier muss ein wenig Vorarbeit geleistet werden, schließlich benötigt OpenCV Referenzen, mit denen detektierte Gesichter abgeglichen werden können. Es gibt im Netz fertige Gesichtsdatenbestände, die auch in der offiziellen OpenCV-Dokumentation genutzt werden – für Tests und Demos ist das der richtige Ansatz. Eine eigene Anwendung muss aber mit eigenen Bildern arbeiten. Allerdings kann man nicht einfach beliebige Fotos verwenden, um OpenCV beizubringen, wie die Gesichter von Alice und Bob aussehen – es müssen genormte Bilder sein. Der erste Schritt besteht also darin, vorhandene Fotos zu normieren. Im zweiten Schritt muss die Gesichtserkennung mit den Bildern trainiert werden. Das eigentliche Erkennungsskript liest schließlich den Webcam-Stream ein, erkennt darin Gesichter, vergleicht sie mit den gelernten Personen und zeigt schließlich Treffer im Livebild an. Das Skript ist in Python 3 geschrieben; die hier gezeigte Vorgehensweise sollte sich unter Debian und Ubuntu genau so nachvollziehen lassen.
Unterdessen hat sich die Spur der Wölfin Zora verloren, die Anfang Mai durch die Elbe geschwommen und aus Sachsen-Anhalt in den Kreis Lüchow-Dannenberg gekommen war. Das Sendehalsband, mit dem das Tier überwacht wurde, funktioniere offenbar nicht mehr, teilte die Kreisverwaltung am Mittwoch mit. Zora stammt aus einem Wolfsrudel, das am Truppenübungsplatz Altengrabow lebt. Wölfe im weserbergland gbr. Ein weiterer Wolf war zuletzt auf dem Truppenübungsplatz Munster in der Lüneburger Heide gesichtet worden. Ein wilder Wolf, der 2006 aus Sachsen in den nordhessischen Reinhardswald gewandert war und von dort aus auch immer wieder bis in den südniedersächsischen Solling streifte, war im April dieses Jahres verendet. (
(dpa))
Do, 18. 08. 2011, 06. 00 Uhr
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Wolfe Im Weserbergland
Startseite Lokales Weserbergland × Weserbergland. Experten des Landesamtes für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz sind sich sicher, dass es sich bei dem Tier, das am Wochende in Sommersell bei Barntrup im Kreis Lippe mehrere Zwergziegen gerissen hat, um einen Wolf handelt. Das hat das Umweltministerium in Düsseldorf mitgeteilt. Es war tatsächlich ein Wolf, der am Osterwochenende in Sommersell bei Barntrup im Kreis Lippe mehrere Zwergziegen getötet hat. Darin seien sich Experten vom Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz nach der Auswertung von Videoaufnahmen der Wildtierkamera sicher, bestätigte das nordrhein-westfälische Umweltministerium in Düsseldorf am Dienstag. Es sei der vierte Nachweis eines Wolfes in Nordrhein-Westfalen seit 2009. Sie fressen alles auf: Wölfe breiten sich rasant aus in Deutschland. Um die Herkunft und das Geschlecht zu ermitteln, wurden Speichelproben sichergestellt und zur Auswertung an das "Nationale Referenzzentrum für genetische Untersuchungen von Luchs und Wolf" in Gelnhausen überstellt. Dem betroffenen Landwirt in Sommerset werden laut Ministerium die vom Wolf gerissenen Ziegen entschädigt.
Wölfe Im Weserbergland Red
"Wir haben in Niedersachsen eine bundesweit einmalige Konstellation dergestalt, dass das Land uns als Landesjä- gerschaft mit dem Wolfsmonitoring beauftragt hat. Die eingesetzten Wolfsberater sind Ansprechpartner vor Ort, dokumentieren aber auch Nutztierrisse", erklärt Florian Rölfing vom Landesjagdverband Niedersachsen. Im Fall von Kording hat sich nichts weiter ergeben. "Das war eine unbestätigte Sichtung. Wolfe im weserbergland . Da kann man nicht wirklich sagen, was dahintersteckt", erzählt Dr. Florian Brandes, Wolfsberater im Kreis Schaumburg. Geführt wird Kordings Beobachtung im Wolfsmonitoring in der Kategorie C3, die mangels Aussagekraft nicht als Nachweis für Wölfe dienen kann – jedoch als Hinweis auf mögliche Vorkommen gilt. Während die Kategorie C1 definitive Nachweise enthält, zählen zur C2-Kategorie alle Meldungen, die von mehreren Experten bestätigt werden konnten und somit ebenfalls Nachweischarakter erhalten. "Auge in Auge mit dem Wolf: "Das ist kaum zu beschreiben" Naturfotograf Jürgen Borris dürfte derjenige im Weserbergland sein, der Wölfen am häufigsten in freier Wildbahn gegenüberstand.
Wölfe Im Weserbergland Gbr
Freudengeheul über die Ankunft der Wölfe
Umweltministerium bescheinigt Weserbergland "ideale Lebensbedingungen" für Wölfe
Hameln/Hannover (wbn). Geradezu "ideale Lebensbedingungen" bescheinigt das niedersächsische Umweltministerium dem Wolf im Weserbergland. Dies geht aus einem Nebensatz aus einer Pressemitteilung des Umweltministeriums in Hannover hervor. In der Vergangenheit hatten örtliche Forstbehörden durchaus in Frage gestellt, dass die Raubtiere auf lange Sicht in der vergleichsweise dicht besiedelten Region heimisch werden könnten. Eher war mit der "Durchreise" einzelner Tiere gerechnet worden. Dass der Wolf in Niedersachsen wieder heimisch wurde, ist laut Ministerium "ein großer Erfolg für den Artenschutz". (Zum Bild: Bereichert Isegrim (lateinisch Lupus) schon bald die Artenvielfalt im Weserbergland? Lilienthaler Wölfe können das Halbfinale perfekt machen - WESER-KURIER. Seine Ankunft war schon ein Mal bei Völkerhausen gemeldet worden, hatte sich dann aber als Zeitungsente erwiesen. Foto: NABU/H. Pollin)
Fortsetzung von Seite 1
Die natürliche Rückkehr des vor mehr als 100 Jahren ausgerotteten scheuen Wildtieres werde "auf der Basis des Niedersächsischen Wolfskonzeptes und eines Kooperationsvertrages zwischen dem Land Niedersachsen und der Landesjägerschaft Niedersachsen" von den Wolfsberatern und der Landesjägerschaft begleitet.
Erst kürzlich ist Müller-Lindemann erneut fündig geworden. Diesmal handelt es sich laut ihren Angaben augenscheinlich um Wolfslosung (Wolfskot), von dem sie Proben entnahm. Der Unterschied zu Hundekot besteht darin, dass Wolfslosung einen gewissen Anteil an Fell enthält, erklärt sie. Auffällig seien auch Knochensplitter und Zähne – Bestandteile der Beute, die der Wolf frisst und unverdaut wieder ausscheidet. Bis das eindeutige Ergebnis feststeht, wird es noch eine Weile dauern. Das Labor habe momentan gut zu tun, sagt Müller-Lindemann. Wölfe im weserbergland red. Sie hat neulich hat sie Wildtierkameras auf einer Galloway-Weide in Steinbergen platziert. Die Geräte sind eine Leihgabe von Frank Blum, Wolfsberater beim Landkreis Schaumburg. Sie zeichneten laut der Rissbegleiterin eine unruhig gewordene Rinderherde auf, die Schäden an der Einzäunung verursachte. Wie Blum mitteilt, stehen die Wolfsberater in Niedersachsen grundsätzlich allen Bürgern bei Fragen zum Thema Wolf zur Verfügung. Er selbst stehe dem Thema Wolf neutral gegenüber, versichert er.