Система распознавания лиц

Введение

В последнее время системы распознавания лиц используются все шире, область применения этой технологии поистине огромна: от обычных селфи-дронов до дронов-полицейских. Ее интеграция в различные устройства проводится повсеместно. Сам процесс распознавания реально завораживает, и это сподвигло меня сделать проект связанный именно с этим. Целью моего стажерского проекта является создание простой open source-ной системы распознавания лиц с квадрокоптера Клевер. Данная программа берет изображения с камеры квадрокоптера, а его обработка происходит уже на компьютере. Поэтому все оставшиеся инструкции выполняются на ПК.

Разработка

Первой задачей было найти алгоритм самого распознавания. В качестве пути решения проблемы было выбрано использовать готовое API для Python. Данное API сочетает в себе ряд преимуществ: скорость и точность распознавания, а также простота использования.

Установка

Для начала нужно установить все необходимые библиотеки:

pip install face_recognition
pip install opencv-python

Затем скачать сам скрипт из репозитория:

git clone https://github.com/mmkuznecov/face_recognition_from_clever.git

Объяснение кода

Подключаем библиотеки:

import face_recognition
import cv2
import os
import urllib.request
import numpy as np

Данный кусок кода предназначен для Python 3. В Python 2.7 подключаем urllib2 вместо urllib:

import urllib2

Создаем список кодировок изображений и список имен:

faces_images=[]
for i in os.listdir('faces/'):
    faces_images.append(face_recognition.load_image_file('faces/'+i))
known_face_encodings=[]
for i in faces_images:
    known_face_encodings.append(face_recognition.face_encodings(i)[0])
known_face_names=[]url
for i in os.listdir('faces/'):
    i=i.split('.')[0]
    known_face_names.append(i)

Дополнение: все изображения хранятся в папке faces в формате name.jpg

Инициализируем некоторые переменные:

face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True

Берем изображение с сервера и преобразуем его в cv2 формат:

req = urllib.request.urlopen('http://192.168.11.1:8080/snapshot?topic=/main_camera/image_raw')
arr = np.asarray(bytearray(req.read()), dtype=np.uint8)
frame = cv2.imdecode(arr, -1)

Для Python 2.7:

req = urllib2.urlopen('http://192.168.11.1:8080/snapshot?topic=/main_camera/image_raw')
arr = np.asarray(bytearray(req.read()), dtype=np.uint8)
frame = cv2.imdecode(arr, -1)

Объяснение дальнейшего кода можно найти на github’е используемого API в комментариях к следующему скрипту

Использование

Достаточно подключиться к "Клеверу" через Wi-Fi и проверить, корректно ли работает видеострим с камеры.

Затем просто запускаем скрипт:

python recog.py

И на выходе:

Возможные трудности

При запуске скрипта может выскочить следующая ошибка:

    known_face_encodings.append(face_recognition.face_encodings(i)[0])
IndexError: list index out of range

В этом случае постарайтесь переделать изображения в папке faces, возможно из-за плохого качества программа не распознает лиц на изображениях.

5.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape