Python ile Matrix Rain Etkisi Yaratmak

Genel, python, pythonla mikro projeler, türkçe Yanıt yok »

Mar 292020

Python ile Matrix Rain Etkisi Yaratmak

İncelediğimiz kod ile Matrix filmlerindeki, düşen harflerle yaratılan etkiyi yeniden oluşturuyoruz.

Orijinal kodları: https://gist.github.com/MrKioZ/c07b9377d20bab53af6ebcdfbdeabb64 adresinde bulabilirsiniz.

Aşağıdaki kodlar kısaltılmış ve bazı eklentiler yapılmış halidir.

Kaynak kodlar:

# Orijinal kod: https://gist.github.com/MrKioZ/c07b9377d20bab53af6ebcdfbdeabb64

import pygame, pygame.font
import random
import os
import sys

# COLOR = (0, 200, 200) #The Color of the Matrix
COLOR = (0, 200, 0) #The Color of the Matrix

TICK = 30   # ekran yenileme hızı
CARPAN = 2.0    # harf yoğunluğu
IZBIRAK = True  # arkaplanın dolu veya boş olması

# def IsWritten():
#     defTemp = True
#     for x in range((lettersOnScreen[0] * CARPAN) , (lettersOnScreen[0] * CARPAN) + 1):
#         if xHeads[x] == -1:
#             defTemp = False
#     return defTemp

def getColor(fx,fy):
    defTemp=xHeads[fx]-fy

    if (maxCol>defTemp>0):
        return defTemp
    else:
        return maxCol-1


# Pygame init
pygame.init()
temp = pygame.display.Info()

# displLength = (temp.current_w, temp.current_h)
# surface = pygame.display.set_mode(displLength, pygame.FULLSCREEN)

# dikkat! tam ekran sistemde kilitlenme yapabiliyor
displLength = (temp.current_w-100, temp.current_h-50)
surface = pygame.display.set_mode(displLength, pygame.DOUBLEBUF)

# Font init
pygame.font.init()
# fontObj = pygame.font.Font(pygame.font.get_default_font(), 14)

# varsayılan yerine bu fontu indirip kullanabilirsiniz
fontObj = pygame.font.Font(os.path.join("matrix_fonts","matrix code nfi.ttf"), 14)
sampleLetter = fontObj.render('_', False, (0, 111, 0))
letterSize = (sampleLetter.get_width(), sampleLetter.get_height())
lettersOnScreen = (int(displLength[0] / letterSize[0]), int(displLength[1] / letterSize[1]))

# color init
colorList = [(255, 255, 255)]
print(colorList)
primeColors = len(colorList)+1
R,G,B = COLOR
colorList += [(R+10, G+10, B+10)] * ((lettersOnScreen[1] - 10))
print(colorList)
endColors = len(colorList)
# colorList += [(R-50 if R else 0, B-50 if B else 0, G-50 if G else 0),(R-100 if R else 0, B-100 if B else 0, G-100 if G else 0),(0, 0, 0)]

if IZBIRAK:
    kuyruk = (0,50,0)   # izi kalsın
else:
    kuyruk = (0, 0, 0)  # izi temizle

colorList += [(20, 20, 20),(10, 10, 10),(4, 4, 4),kuyruk]

endColors = len(colorList) - endColors+1
print(colorList)

maxCol = len(colorList)
print(primeColors, endColors, maxCol);
# exit()

# char generator
letters = [[0 for _ in range(lettersOnScreen[1] + 1)] for _ in range(lettersOnScreen[0])]
char = chr(random.randint(32, 126))

for y in range(lettersOnScreen[1] + 1):
    for x in range(lettersOnScreen[0]):
        letters[x][y] = [fontObj.render(char, False, colorList[col]) for col in range(maxCol)]
        char = chr(random.randint(32, 126))


xHeads = [0 for _ in range(lettersOnScreen[0] + 1)]


# 1st loop - word write, no char switch
notDone = True
ticksLeft = lettersOnScreen[1] + maxCol

strLen = int((lettersOnScreen[0] * CARPAN))

# main matrix, has char switch
while notDone:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            notDone = False
        if event.type == pygame.KEYDOWN:
            notDone = False
    if random.randint(1, 2) == 1:
        randomInt = random.randint(0, lettersOnScreen[0])
        if xHeads[randomInt] <= 0:
            xHeads[randomInt] = 1
    for x in range(lettersOnScreen[0]):
        col = 0
        counter = xHeads[x]
        # main loop for redraw
        while (counter > 0) and (col < maxCol):
            if (counter < lettersOnScreen[1] + 2) and (col < primeColors or
                                    col > (maxCol - endColors)):
                surface.blit(letters[x][counter - 1][col], (x * letterSize[0],
                                                            (counter - 1) * letterSize[1]))
            col += 1
            counter -= 1

        # charswitch
        randomInt = random.randint(1, maxCol - 1)
        charPosY = xHeads[x] - randomInt

        if (lettersOnScreen[1] - 1 > charPosY > 0):
            temp = letters[x][charPosY]
            randomX = random.randint(1, lettersOnScreen[0] - 1)
            randomY = random.randint(1,lettersOnScreen[1] - 1)

            surface.blit(letters[x][charPosY][maxCol - 1], (x * letterSize[0],
                                                            charPosY * letterSize[1]))
            surface.blit(letters[randomX][randomY][maxCol - 1], (randomX * letterSize[0],
                                                            randomY * letterSize[1]))
            # char swap
            letters[x][charPosY] = letters[randomX][randomY]
            letters[randomX][randomY] = temp

            surface.blit(letters[x][charPosY][randomInt], (x * letterSize[0], charPosY * letterSize[1]))
            surface.blit(letters[randomX][randomY][getColor(randomX,randomY)],
                         (randomX * letterSize[0], randomY * letterSize[1]))

        # check if is out of screen
        if xHeads[x] > 0:
            xHeads[x] += 1
        if xHeads[x] - maxCol > lettersOnScreen[1]:
            xHeads[x] = 0

    pygame.display.update()
    clock = pygame.time.Clock()
    clock.tick(TICK)

sys.exit()

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

# Orijinal kod: https://gist.github.com/MrKioZ/c07b9377d20bab53af6ebcdfbdeabb64

import pygame, pygame.font

import random

import os

import sys

# COLOR = (0, 200, 200) #The Color of the Matrix

COLOR = (0, 200, 0) #The Color of the Matrix

TICK = 30 # ekran yenileme hızı

CARPAN = 2.0 # harf yoğunluğu

IZBIRAK = True # arkaplanın dolu veya boş olması

# def IsWritten():

# defTemp = True

# for x in range((lettersOnScreen[0] * CARPAN) , (lettersOnScreen[0] * CARPAN) + 1):

# if xHeads[x] == -1:

# defTemp = False

# return defTemp

def getColor(fx,fy):

defTemp=xHeads[fx]-fy

if (maxCol>defTemp>0):

return defTemp

else:

return maxCol-1

# Pygame init

pygame.init()

temp = pygame.display.Info()

# displLength = (temp.current_w, temp.current_h)

# surface = pygame.display.set_mode(displLength, pygame.FULLSCREEN)

# dikkat! tam ekran sistemde kilitlenme yapabiliyor

displLength = (temp.current_w-100, temp.current_h-50)

surface = pygame.display.set_mode(displLength, pygame.DOUBLEBUF)

# Font init

pygame.font.init()

# fontObj = pygame.font.Font(pygame.font.get_default_font(), 14)

# varsayılan yerine bu fontu indirip kullanabilirsiniz

fontObj = pygame.font.Font(os.path.join("matrix_fonts","matrix code nfi.ttf"), 14)

sampleLetter = fontObj.render('_', False, (0, 111, 0))

letterSize = (sampleLetter.get_width(), sampleLetter.get_height())

lettersOnScreen = (int(displLength[0] / letterSize[0]), int(displLength[1] / letterSize[1]))

# color init

colorList = [(255, 255, 255)]

print(colorList)

primeColors = len(colorList)+1

R,G,B = COLOR

colorList += [(R+10, G+10, B+10)] * ((lettersOnScreen[1] - 10))

print(colorList)

endColors = len(colorList)

# colorList += [(R-50 if R else 0, B-50 if B else 0, G-50 if G else 0),(R-100 if R else 0, B-100 if B else 0, G-100 if G else 0),(0, 0, 0)]

if IZBIRAK:

kuyruk = (0,50,0) # izi kalsın

else:

kuyruk = (0, 0, 0) # izi temizle

colorList += [(20, 20, 20),(10, 10, 10),(4, 4, 4),kuyruk]

endColors = len(colorList) - endColors+1

print(colorList)

maxCol = len(colorList)

print(primeColors, endColors, maxCol);

# exit()

# char generator

letters = [[0 for _ in range(lettersOnScreen[1] + 1)] for _ in range(lettersOnScreen[0])]

char = chr(random.randint(32, 126))

for y in range(lettersOnScreen[1] + 1):

for x in range(lettersOnScreen[0]):

letters[x][y] = [fontObj.render(char, False, colorList[col]) for col in range(maxCol)]

char = chr(random.randint(32, 126))

xHeads = [0 for _ in range(lettersOnScreen[0] + 1)]

# 1st loop - word write, no char switch

notDone = True

ticksLeft = lettersOnScreen[1] + maxCol

strLen = int((lettersOnScreen[0] * CARPAN))

# main matrix, has char switch

while notDone:

for event in pygame.event.get():

if event.type == pygame.QUIT:

notDone = False

if event.type == pygame.KEYDOWN:

notDone = False

if random.randint(1, 2) == 1:

randomInt = random.randint(0, lettersOnScreen[0])

if xHeads[randomInt] <= 0:

xHeads[randomInt] = 1

for x in range(lettersOnScreen[0]):

col = 0

counter = xHeads[x]

# main loop for redraw

while (counter > 0) and (col < maxCol):

if (counter < lettersOnScreen[1] + 2) and (col < primeColors or

col > (maxCol - endColors)):

surface.blit(letters[x][counter - 1][col], (x * letterSize[0],

(counter - 1) * letterSize[1]))

col += 1

counter -= 1

# charswitch

randomInt = random.randint(1, maxCol - 1)

charPosY = xHeads[x] - randomInt

if (lettersOnScreen[1] - 1 > charPosY > 0):

temp = letters[x][charPosY]

randomX = random.randint(1, lettersOnScreen[0] - 1)

randomY = random.randint(1,lettersOnScreen[1] - 1)

surface.blit(letters[x][charPosY][maxCol - 1], (x * letterSize[0],

charPosY * letterSize[1]))

surface.blit(letters[randomX][randomY][maxCol - 1], (randomX * letterSize[0],

randomY * letterSize[1]))

# char swap

letters[x][charPosY] = letters[randomX][randomY]

letters[randomX][randomY] = temp

surface.blit(letters[x][charPosY][randomInt], (x * letterSize[0], charPosY * letterSize[1]))

surface.blit(letters[randomX][randomY][getColor(randomX,randomY)],

(randomX * letterSize[0], randomY * letterSize[1]))

# check if is out of screen

if xHeads[x] > 0:

xHeads[x] += 1

if xHeads[x] - maxCol > lettersOnScreen[1]:

xHeads[x] = 0

pygame.display.update()

clock = pygame.time.Clock()

clock.tick(TICK)

sys.exit()

Ahmet Aksoy

PYTHON VE OPENCV İLE YÜZ TANIMA

makine öğrenmesi, opencv, python, türkçe 6 Yanıt »

Mar 232020

PYTHON VE OPENCV İLE YÜZ TANIMA

Aşağıdaki kodların orijinal halini https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826 adresinde bulabilirsiniz.

Mevcut kodları ve açıklamalarını kısmen Türkçeleştirdim.

Ortam bilgileri

İşletim sistemi: Ubuntu 18.04
Python 3.7
OpenCV: 4.0
Numpy: 1.17.2
PIL (Pillow): 6.2.1

1- Verilerin elde edilmesi : 01_yuz_veriseti.py

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2

kamera = cv2.VideoCapture(0)
kamera.set(3, 640) # video genişliğini belirle
kamera.set(4, 480) # video yüksekliğini belirle
face_detector = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
# Her farklı kişi için farklı bir yüz tamsayısı ata
# face_id = input('\n enter user id end press <return> ==>  ')
MAXFOTOSAY = 50 # Her bir yüz için kullanılacak imaj sayısı
face_id = 1
print("\n [INFO] Kayıtlar başlıyor. Kameraya bak ve bekle ...")

say = 0

while(True):
    ret, img = kamera.read()
    # img = cv2.flip(img, -1) # gerekiyorsa kullan
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    yuzler = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in yuzler:
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)
        say += 1
        # Yakalanan imajı veriseti klasörüne kaydet
        cv2.imwrite("veriseti/" + str(face_id) + '.' + str(say) + ".jpg", gray[y:y+h,x:x+w])
        cv2.imshow('imaj', img)
        print("Kayıt no: ",say)
    k = cv2.waitKey(100) & 0xff
    if k == 27:
        break
    elif say >= MAXFOTOSAY:
         break
# Belleği temizle
print("\n [INFO] Program sonlanıyor ve bellek temizleniyor.")
kamera.release()
cv2.destroyAllWindows()

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2

kamera = cv2.VideoCapture(0)

kamera.set(3, 640) # video genişliğini belirle

kamera.set(4, 480) # video yüksekliğini belirle

face_detector = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

# Her farklı kişi için farklı bir yüz tamsayısı ata

# face_id = input('\n enter user id end press <return> ==> ')

MAXFOTOSAY = 50 # Her bir yüz için kullanılacak imaj sayısı

face_id = 1

print("\n [INFO] Kayıtlar başlıyor. Kameraya bak ve bekle ...")

say = 0

while(True):

ret, img = kamera.read()

# img = cv2.flip(img, -1) # gerekiyorsa kullan

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

yuzler = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

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

cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)

say += 1

# Yakalanan imajı veriseti klasörüne kaydet

cv2.imwrite("veriseti/" + str(face_id) + '.' + str(say) + ".jpg", gray[y:y+h,x:x+w])

cv2.imshow('imaj', img)

print("Kayıt no: ",say)

k = cv2.waitKey(100) & 0xff

if k == 27:

break

elif say >= MAXFOTOSAY:

break

# Belleği temizle

print("\n [INFO] Program sonlanıyor ve bellek temizleniyor.")

kamera.release()

cv2.destroyAllWindows()

2- Veritabanının Eğitilmesi: 02_yuz_egitimi.py

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os

# Verilerin yolu
path = 'veriseti'
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
detector = cv2.CascadeClassifier("Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

# imajların alınması ve etiketlenmesi için fonksiyon
def getImagesAndLabels(path):
    imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    ornekler=[]
    ids = []
    for imagePath in imagePaths:
        PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')    # gri
        img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')
        id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[0])
        # print("id= ",id)
        yuzler = detector.detectMultiScale(img_numpy)
        for (x,y,w,h) in yuzler:
            ornekler.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
            ids.append(id)
    return ornekler,ids
print ("\n [INFO] yuzler eğitiliyor. Birkaç saniye bekleyin ...")
yuzler,ids = getImagesAndLabels(path)
recognizer.train(yuzler, np.array(ids))
# Modeli egitim/egitim.yml dosyasına kaydet
recognizer.write('egitim/egitim.yml') # Dikkat! recognizer.save() Raspberry Pi üzerinde çalışmıyor
# Eğitilen yüz sayısını göster ve kodu sonlandır
print(f"\n [INFO] {len(np.unique(ids))} yüz eğitildi. Betik sonlandırılıyor.")

# print(yuzler)

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2

import numpy as np

from PIL import Image

import os

# Verilerin yolu

path = 'veriseti'

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

detector = cv2.CascadeClassifier("Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

# imajların alınması ve etiketlenmesi için fonksiyon

def getImagesAndLabels(path):

imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]

ornekler=[]

ids = []

for imagePath in imagePaths:

PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # gri

img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')

id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[0])

# print("id= ",id)

yuzler = detector.detectMultiScale(img_numpy)

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

ornekler.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])

ids.append(id)

return ornekler,ids

print ("\n [INFO] yuzler eğitiliyor. Birkaç saniye bekleyin ...")

yuzler,ids = getImagesAndLabels(path)

recognizer.train(yuzler, np.array(ids))

# Modeli egitim/egitim.yml dosyasına kaydet

recognizer.write('egitim/egitim.yml') # Dikkat! recognizer.save() Raspberry Pi üzerinde çalışmıyor

# Eğitilen yüz sayısını göster ve kodu sonlandır

print(f"\n [INFO] {len(np.unique(ids))} yüz eğitildi. Betik sonlandırılıyor.")

# print(yuzler)

3- Yüz tanıma işlemleri: 03-yuz_tanima.py

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def print_utf8_text(image, xy, text, color):  # utf-8 karakterleri
    fontName = 'FreeSerif.ttf'  # 'FreeSansBold.ttf' # 'FreeMono.ttf' 'FreeSerifBold.ttf'
    font = ImageFont.truetype(fontName, 24)  # font seçimi
    img_pil = Image.fromarray(image)  # imajı pillow moduna dönüştür
    draw = ImageDraw.Draw(img_pil)  # imajı hazırla
    draw.text((xy[0],xy[1]), text, font=font,
              fill=(color[0], color[1], color[2], 0))  # b,g,r,a
    image = np.array(img_pil)  # imajı cv2 moduna çevir (numpy.array())
    return image

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('egitim/egitim.yml')
cascadePath = "Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath);
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# id sayacını başlat
id = 0
names = ['None', 'Ahmet','Toygar']

# Canlı video yakalamayı başlat
kamera = cv2.VideoCapture(0)
kamera.set(3, 1000)  # video genişliğini belirle
kamera.set(4, 800)  # video yüksekliğini belirle
# minimum pencere boyutunu belirle
minW = 0.1 * kamera.get(3)  # genişlik
minH = 0.1 * kamera.get(4)  # yükseklik
while True:
    ret, img = kamera.read()
    gri = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    yuzler = faceCascade.detectMultiScale(
        gri,
        scaleFactor=1.2,
        minNeighbors=5,
        minSize=(int(minW), int(minH)),
    )
    for (x, y, w, h) in yuzler:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        id, uyum = recognizer.predict(gri[y:y + h, x:x + w])

        if (uyum < 100):
            id = names[id]
            uyum = f"Uyum=  {round(uyum,0)}%"
        else:
            id = "bilinmiyor"
            uyum = f"Uyum=  {round(uyum,0)}%"

        color = (255,255,255)
        img=print_utf8_text(img,(x + 5, y - 25),str(id),color) # Türkçe karakterler
        # cv2.putText(img, str(id), (x + 5, y - 5), font, 1, (255, 255, 255), 2)
        cv2.putText(img, str(uyum), (x + 5, y + h + 25), font, 1, (255, 255, 0), 1)

    cv2.imshow('kamera', img)
    k = cv2.waitKey(10) & 0xff  # Çıkış için Esc veya q tuşu
    if k == 27 or k==ord('q'):
        break
# Belleği temizle
print("\n [INFO] Programdan çıkıyor ve ortalığı temizliyorum")
kamera.release()
cv2.destroyAllWindows()

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2

import numpy as np

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def print_utf8_text(image, xy, text, color): # utf-8 karakterleri

fontName = 'FreeSerif.ttf' # 'FreeSansBold.ttf' # 'FreeMono.ttf' 'FreeSerifBold.ttf'

font = ImageFont.truetype(fontName, 24) # font seçimi

img_pil = Image.fromarray(image) # imajı pillow moduna dönüştür

draw = ImageDraw.Draw(img_pil) # imajı hazırla

draw.text((xy[0],xy[1]), text, font=font,

fill=(color[0], color[1], color[2], 0)) # b,g,r,a

image = np.array(img_pil) # imajı cv2 moduna çevir (numpy.array())

return image

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

recognizer.read('egitim/egitim.yml')

cascadePath = "Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml"

faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath);

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# id sayacını başlat

id = 0

names = ['None', 'Ahmet','Toygar']

# Canlı video yakalamayı başlat

kamera = cv2.VideoCapture(0)

kamera.set(3, 1000) # video genişliğini belirle

kamera.set(4, 800) # video yüksekliğini belirle

# minimum pencere boyutunu belirle

minW = 0.1 * kamera.get(3) # genişlik

minH = 0.1 * kamera.get(4) # yükseklik

while True:

ret, img = kamera.read()

gri = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

yuzler = faceCascade.detectMultiScale(

gri,

scaleFactor=1.2,

minNeighbors=5,

minSize=(int(minW), int(minH)),

)

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

cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

id, uyum = recognizer.predict(gri[y:y + h, x:x + w])

if (uyum < 100):

id = names[id]

uyum = f"Uyum= {round(uyum,0)}%"

else:

id = "bilinmiyor"

uyum = f"Uyum= {round(uyum,0)}%"

color = (255,255,255)

img=print_utf8_text(img,(x + 5, y - 25),str(id),color) # Türkçe karakterler

# cv2.putText(img, str(id), (x + 5, y - 5), font, 1, (255, 255, 255), 2)

cv2.putText(img, str(uyum), (x + 5, y + h + 25), font, 1, (255, 255, 0), 1)

cv2.imshow('kamera', img)

k = cv2.waitKey(10) & 0xff # Çıkış için Esc veya q tuşu

if k == 27 or k==ord('q'):

break

# Belleği temizle

print("\n [INFO] Programdan çıkıyor ve ortalığı temizliyorum")

kamera.release()

cv2.destroyAllWindows()

Kamera ve görüntü kontrolü – simpleCamTest.py

# https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(1)
cv2.namedWindow('frame')
cv2.moveWindow('frame',10,10)
cv2.namedWindow('gray')
cv2.moveWindow('gray',690,10)
cap.set(3, 640)  # set Width
cap.set(4, 480)  # set Height
while (True):
    ret, frame = cap.read()
    # frame = cv2.flip(frame, -1)  # Flip camera vertically
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('gray', gray)

    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27 or k==ord('q'):  # press 'ESC' or 'q' to quit
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import numpy as np

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(1)

cv2.namedWindow('frame')

cv2.moveWindow('frame',10,10)

cv2.namedWindow('gray')

cv2.moveWindow('gray',690,10)

cap.set(3, 640) # set Width

cap.set(4, 480) # set Height

while (True):

ret, frame = cap.read()

# frame = cv2.flip(frame, -1) # Flip camera vertically

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

cv2.imshow('frame', frame)

cv2.imshow('gray', gray)

k = cv2.waitKey(30) & 0xff

if k == 27 or k==ord('q'): # press 'ESC' or 'q' to quit

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

Soru ve önerilerinizi lütfen yorum alanından paylaşın.

Ahmet Aksoy

Python ve NLTK ile Türkçe Sohbet Robotu Yapımı

python, pythonla mikro projeler, türkçe Yanıt yok »

Mar 082020

Python ve NLTK ile Türkçe Sohbet Robotu Yapımı

Aşağıdaki videoda incelediğim kodları bu sayfada bulabilirsiniz.

# Orijinal kod: https://www.youtube.com/watch?v=FFT4p6me2g0  "Computer Science" kanalı
# pip install nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections

pairs = [
    ['my name is (.*)',['hi %1']],
    ['(hi|hello|hey|hallo|holla|hola)', ['hey there', 'hi there', 'haayyy']],
    ['(.*) in (.*) is fun', ['%1 in %2 is indeed fun']],
    ['(.*)(location|city) ?',['Tokyo, Japan']],
    ['how is the weather in (.*)', ['the weather in %1 is amazing as always']],
    ['(.*)help(.*)',['I can help you']],
    ['(.*) your name ?', ['my name is J.A.R.V.I.S']],
    ['(.*) created you ?', ['randerson112358 did using NLTK']]
]

tr_pairs = [
    ['benim adım (.*)', ['merhaba %1']],
    ['(.*)adın (ne|nedir)?',['benim adım çeto']],
    [('merhaba|meraba|hey|hay'),['merhaba','heeey','naaber']],
    ['(.*) eğlenceli bir yer',['%1 gerçekten de çok eğlenceli bir yer']],
    ['(.*) (.*) oldukça (.*)',['%1 %2 gerçekten de çok %3']],
    ['bitti',['']],
    ['(.*)nerede yaşıyorsun?',['İstanbul\'da yaşıyorum.']],
    ['(.*)nerelisin?',['ben bir sohbet botuyum. doğum yerim yok.']],
    ['(.*)kaç yaşındasın ?',['ben bir sohbet botuyum. doğum yerim yok.']],
    ['(.*)hava nasıl ?',['her zamanki gibi. bir değişiklik yok!']],
    ['(.*)nasılsın ?',['ben çok iyiyim. sen nasılsın?']],
    ['(.*)yardım edermisin?',['elbette yardım ederim.']],
    ['boyun kaç?',['ben bir bot olduğum için boyum tanımsız.']]

]

tr_reflections = {
    'nasılsın':'iyiyim',
    'ben':'sen',
    'benim':'senin',
    'benimki':'seninki'
}

# orijinal İngilizce reflections içeriği
# print(reflections)

chat = Chat(tr_pairs, tr_reflections)

chat.converse(quit='tamam')

# Orijinal kod: https://www.youtube.com/watch?v=FFT4p6me2g0 "Computer Science" kanalı

# pip install nltk

from nltk.chat.util import Chat, reflections

pairs = [

['my name is (.*)',['hi %1']],

['(.*) in (.*) is fun', ['%1 in %2 is indeed fun']],

['(.*)(location|city) ?',['Tokyo, Japan']],

['how is the weather in (.*)', ['the weather in %1 is amazing as always']],

['(.*)help(.*)',['I can help you']],

['(.*) your name ?', ['my name is J.A.R.V.I.S']],

['(.*) created you ?', ['randerson112358 did using NLTK']]

]

tr_pairs = [

['benim adım (.*)', ['merhaba %1']],

['(.*)adın (ne|nedir)?',['benim adım çeto']],

[('merhaba|meraba|hey|hay'),['merhaba','heeey','naaber']],

['(.*) eğlenceli bir yer',['%1 gerçekten de çok eğlenceli bir yer']],

['(.*) (.*) oldukça (.*)',['%1 %2 gerçekten de çok %3']],

['bitti',['']],

['(.*)nerede yaşıyorsun?',['İstanbul\'da yaşıyorum.']],

['(.*)nerelisin?',['ben bir sohbet botuyum. doğum yerim yok.']],

['(.*)kaç yaşındasın ?',['ben bir sohbet botuyum. doğum yerim yok.']],

['(.*)hava nasıl ?',['her zamanki gibi. bir değişiklik yok!']],

['(.*)nasılsın ?',['ben çok iyiyim. sen nasılsın?']],

['(.*)yardım edermisin?',['elbette yardım ederim.']],

['boyun kaç?',['ben bir bot olduğum için boyum tanımsız.']]

]

tr_reflections = {

'nasılsın':'iyiyim',

'ben':'sen',

'benim':'senin',

'benimki':'seninki'

}

# orijinal İngilizce reflections içeriği

# print(reflections)

chat = Chat(tr_pairs, tr_reflections)

chat.converse(quit='tamam')

Bu yazıda ele aldığım orijinal Python kodlarını ve İngilizce açıklamalarını içeren videoya https://www.youtube.com/watch?v=FFT4p6me2g0 adresinden ulaşabilirsiniz. Kanalın adı: “Computer Science”.

#python #nltk #chatbot #ahmetax #ahmetaksoy #sohbetbotu

Ahmet Aksoy

Fotodaki Yüzleri Bulmak ve Kaydetmek

opencv, python, türkçe Yanıt yok »

Mar 022020

Fotodaki Yüzleri Bulmak ve Kaydetmek

Herhangi bir fotoğraftaki yüzleri opencv haarcascade yöntemiyle bulmak ve bulunan her yüzü ayrı bir jpg dosyası olarak kaydetmek için aşağıdaki kodları kullanabilirsiniz:

# foto_kayit01.py

import cv2
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

dosya = 'foto.jpg'

imaj = cv2.imread(dosya)
gri = cv2.cvtColor(imaj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
yuzler = faceCascade.detectMultiScale(
    gri,
    scaleFactor=1.2,
    minNeighbors=5,
    minSize=(20, 20)
)
say=0
for (x,y,w,h) in yuzler:
    cv2.rectangle(imaj,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    yuz = imaj[y:y+h, x:x+w]
    foto=f"foto{say}.jpg"
    say+=1
    cv2.imwrite(foto,yuz)
print("Yüz sayısı= ",say)

cv2.imshow('kare',imaj)
while True:
    k = cv2.waitKey(1) & 0xff
    if k == 27 or k==ord('q'): # çıkış için 'ESC' veya 'q'
        break

cv2.destroyAllWindows()

# foto_kayit01.py

import cv2

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

dosya = 'foto.jpg'

imaj = cv2.imread(dosya)

gri = cv2.cvtColor(imaj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

yuzler = faceCascade.detectMultiScale(

gri,

scaleFactor=1.2,

minNeighbors=5,

minSize=(20, 20)

)

say=0

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

cv2.rectangle(imaj,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

yuz = imaj[y:y+h, x:x+w]

foto=f"foto{say}.jpg"

say+=1

cv2.imwrite(foto,yuz)

print("Yüz sayısı= ",say)

cv2.imshow('kare',imaj)

while True:

k = cv2.waitKey(1) & 0xff

if k == 27 or k==ord('q'): # çıkış için 'ESC' veya 'q'

break

cv2.destroyAllWindows()

Soru ve yorumlarınız için lütfen aşağıdaki “Yorum” alanını kullanın.

Ahmet Aksoy

Haarcascade Yöntemiyle Yüz Tanıma

opencv, python, türkçe Yanıt yok »

Mar 012020

Haarcascade Yöntemiyle Yüz Tanıma

Haarcascade yöntemini kullanarak bir görselin içindeki yüzleri yakalamak ve yakalanan yüzlerle ilgili -buzlama, aksesuar ekleme, vb- işlemler yapmak hızlı ve pratik bir çalışma yoludur.

Linkteki videoda bu konuyu işledim. Kaynak kodlarını da aşağıda sunuyorum.

# yuz_saptama_haar01.py

import cv2
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

def kamera_sec(kno):
    kamera = cv2.VideoCapture(kno)
    # kamera = cv2.VideoCapture('xyz.mp4')

    kamera.set(3,640) # genişlik
    kamera.set(4,480) # yukseklik
    return kamera

kamera = kamera_sec(0)

dosya = 'yuzsaptama.mp4'
kaydedici = None
blur = False
kaydet = False

while True:
    ret, imaj = kamera.read()
    # imaj = cv2.flip(imaj, -1)   # kamera ters gösteriyorsa
    gri = cv2.cvtColor(imaj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    yuzler = faceCascade.detectMultiScale(
        gri,
        scaleFactor=1.2,
        minNeighbors=5,
        minSize=(20, 20)
    )
    for (x,y,w,h) in yuzler:
        cv2.rectangle(imaj,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gri[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = imaj[y:y+h, x:x+w]

    if blur:
        # Bulanıklaştır
        yimaj = imaj[y:y+h,x:x+w]
        yimaj = cv2.GaussianBlur(yimaj, (99, 99), 30)

        # bulanık görüntüyü yerleştir
        imaj[y:y+h, x:x+w] = yimaj

    cv2.imshow('kare',imaj)

    if kaydet:
        if kaydedici is None and dosya is not None:
            # fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"XVID")  # .avi
            # fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")  # .jpg
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")  # .mp4
            kaydedici = cv2.VideoWriter(dosya, fourcc, 24.0,
                                     (imaj.shape[1], imaj.shape[0]), True)
        if kaydedici is not None:
            kaydedici.write(imaj)

    k = cv2.waitKey(1) & 0xff
    if k == 27 or k==ord('q'): # çıkış için 'ESC' veya 'q'
        break
    elif k == ord('0'):
        kamera.release()
        kamera=kamera_sec(0)
    elif k == ord('1'):
        kamera.release()
        kamera = kamera_sec(1)
    elif k == ord('b'):
        blur = not blur
    elif k == ord('k'):
        kaydet = not kaydet

if kamera:
    kamera.release()
if kaydedici is not None:
    kaydedici.release()
cv2.destroyAllWindows()

# yuz_saptama_haar01.py

import cv2

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

def kamera_sec(kno):

kamera = cv2.VideoCapture(kno)

# kamera = cv2.VideoCapture('xyz.mp4')

kamera.set(3,640) # genişlik

kamera.set(4,480) # yukseklik

return kamera

kamera = kamera_sec(0)

dosya = 'yuzsaptama.mp4'

kaydedici = None

blur = False

kaydet = False

while True:

ret, imaj = kamera.read()

# imaj = cv2.flip(imaj, -1) # kamera ters gösteriyorsa

gri = cv2.cvtColor(imaj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

yuzler = faceCascade.detectMultiScale(

gri,

scaleFactor=1.2,

minNeighbors=5,

minSize=(20, 20)

)

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

cv2.rectangle(imaj,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

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

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

if blur:

# Bulanıklaştır

yimaj = imaj[y:y+h,x:x+w]

yimaj = cv2.GaussianBlur(yimaj, (99, 99), 30)

# bulanık görüntüyü yerleştir

imaj[y:y+h, x:x+w] = yimaj

cv2.imshow('kare',imaj)

if kaydet:

if kaydedici is None and dosya is not None:

# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"XVID") # .avi

# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG") # .jpg

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v") # .mp4

kaydedici = cv2.VideoWriter(dosya, fourcc, 24.0,

(imaj.shape[1], imaj.shape[0]), True)

if kaydedici is not None:

kaydedici.write(imaj)

k = cv2.waitKey(1) & 0xff

if k == 27 or k==ord('q'): # çıkış için 'ESC' veya 'q'

break

elif k == ord('0'):

kamera.release()

kamera=kamera_sec(0)

elif k == ord('1'):

kamera.release()

kamera = kamera_sec(1)

elif k == ord('b'):

blur = not blur

elif k == ord('k'):

kaydet = not kaydet

if kamera:

kamera.release()

if kaydedici is not None:

kaydedici.release()

cv2.destroyAllWindows()

Ahmet Aksoy