PYTHON VE OPENCV İLE YÜZ TANIMA

makine öğrenmesi, opencv, python, türkçe Yorum ekle

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

6 Yanıt - “PYTHON VE OPENCV İLE YÜZ TANIMA”

ercan ökmener diyor ki:

30/03/2020 at 13:53

1. program 21. satırda hata veriyor.. Neden yapıyor olabilir?
Desteğiniz için teşekkürler…

Cevapla
ercan ökmener diyor ki:

30/03/2020 at 13:58

[INFO] Kayıtlar başlıyor. Kameraya bak ve bekle …
Traceback (most recent call last):
File “C:/Users/ERMENER/Yüz seti tanımlama/01_yuz_veriseti.py”, line 22, in
yuzler = face_detector.detectMultiScale(
cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function ‘cv::CascadeClassifier::detectMultiScale’

[ WARN:1] global C:\projects\opencv-python\opencv\modules\videoio\src\cap_msmf.cpp (674) SourceReaderCB::~SourceReaderCB terminating async callback

Process finished with exit code 1

Hatası veriyor.

Cevapla
- Çağlar Çağlayan diyor ki:
  
  05/05/2020 at 05:20
  
  cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + ‘haarcascade_frontalface_default.xml’)
  
  bu şekilde kullanmanız daha doğru olacaktır path i bulabilmesi için
  
  Cevapla
  - admin diyor ki:
    
    03/06/2020 at 08:00
    
    Uyarınız için teşekkür ediyorum.
    Bu özellik yeni OpenCV kütüphanelerinde yer alıyor. Ama, cascade dosyalarının yapısını da görmek isterseniz, ilgili xml dosyalarını indirmek daha yararlı olabilir.
    
    Cevapla
violetta diyor ki:

12/05/2020 at 19:47

id = names[id]
IndexError: list index out of range
bu error veriyor sizce neden olabilir

Cevapla
- admin diyor ki:
  
  03/06/2020 at 07:52
  
  names[] listesi doğru tanımlanmamış olabilir. Lütfen kontrol edin.
  
  Cevapla

Bir yanıt bırakın Yanıtı iptal et

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.