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項(xiàng)目一使用OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)嵌入式人工智能技術(shù)應(yīng)用OpenCV人臉識(shí)別算法基于視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)任務(wù)六職業(yè)能力目標(biāo)01任務(wù)描述與要求02任務(wù)分析與計(jì)劃03知識(shí)儲(chǔ)備04任務(wù)實(shí)施05任務(wù)檢查與評(píng)價(jià)06任務(wù)小結(jié)07任務(wù)拓展08任務(wù)三OpenCV進(jìn)行視頻錄制與視頻讀取回顧圖像人臉檢測(cè);掌握使用視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。能使用HaarCascade人臉模型檢測(cè)視頻流人臉;使用opencv采用視頻流的方式進(jìn)行實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。職業(yè)能力目標(biāo)01知識(shí)目標(biāo)技能目標(biāo)職業(yè)能力目標(biāo)01任務(wù)描述與要求02任務(wù)分析與計(jì)劃03知識(shí)儲(chǔ)備04任務(wù)實(shí)施05任務(wù)檢查與評(píng)價(jià)06任務(wù)小結(jié)07任務(wù)拓展08任務(wù)六OpenCV人臉識(shí)別算法基于視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)
本實(shí)驗(yàn)將實(shí)現(xiàn)用OpenCV自帶的級(jí)聯(lián)分類器對(duì)USB攝像頭采集的畫(huà)面進(jìn)行人臉檢測(cè)并標(biāo)注人臉框顯示在觸摸屏。任務(wù)描述任務(wù)要求使用級(jí)聯(lián)分類器對(duì)單張圖像進(jìn)行人臉檢測(cè);基于線程類使用級(jí)聯(lián)分類器對(duì)USB攝像頭采集的畫(huà)面進(jìn)行人臉檢測(cè);標(biāo)注人臉框并進(jìn)行顯示。任務(wù)描述與要求02職業(yè)能力目標(biāo)01任務(wù)描述與要求02任務(wù)分析與計(jì)劃03知識(shí)儲(chǔ)備04任務(wù)實(shí)施05任務(wù)檢查與評(píng)價(jià)06任務(wù)小結(jié)07任務(wù)拓展08任務(wù)六OpenCV人臉識(shí)別算法基于視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)任務(wù)分析實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)可能會(huì)涉及到哪些步驟?根據(jù)自己的了解說(shuō)說(shuō)人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別的區(qū)別?任務(wù)分析與計(jì)劃03任務(wù)計(jì)劃表項(xiàng)目名稱使用OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)任務(wù)名稱OpenCV人臉識(shí)別算法基于視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)計(jì)劃方式自主設(shè)計(jì)計(jì)劃要求請(qǐng)用4個(gè)計(jì)劃步驟來(lái)完整描述出如何完成本次任務(wù)序號(hào)任務(wù)計(jì)劃1
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通過(guò)上面的思考,你是否對(duì)本任務(wù)要完成的工作有所了解?讓我們一起來(lái)制訂完成本次任務(wù)的實(shí)施計(jì)劃吧!任務(wù)分析與計(jì)劃03職業(yè)能力目標(biāo)01任務(wù)描述與要求02任務(wù)分析與計(jì)劃03知識(shí)儲(chǔ)備04任務(wù)實(shí)施05任務(wù)檢查與評(píng)價(jià)06任務(wù)小結(jié)07任務(wù)拓展08任務(wù)六OpenCV人臉識(shí)別算法基于視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)04知識(shí)儲(chǔ)備Cascade模型2人臉檢測(cè)13ROI人臉檢測(cè)04
人臉檢測(cè)是指對(duì)于任意一幅給定的圖像,采用一定的策略對(duì)其進(jìn)行搜索以確定其中是否含有人臉,如果是則返回人臉的位置、大小和姿態(tài)。
通過(guò)人臉檢測(cè)后再進(jìn)行人臉識(shí)別就可以實(shí)現(xiàn)日常生活中應(yīng)用。例如:掃臉解鎖手機(jī),掃臉支付,掃臉開(kāi)門(mén)。人臉檢測(cè)04色彩空間是人類為了描述不同頻率的光,而建立出的色彩模型。不同通道的表示方式有所不同。除了OpenCV默認(rèn)的BGR色彩空間,還有兩個(gè)常用的色彩空間:HSV色彩空間和GRAY色彩空間。其中HSV色彩空間和BGR色彩空間都可以表示彩色色彩空間,都是使用三維數(shù)組表示的。而GRAY色彩空間在只能表示灰度圖像。色彩通道Cascade模型04知識(shí)儲(chǔ)備人臉檢測(cè)213ROICascade分類器04CascadeClassifier,是Opencv中做人臉檢測(cè)的時(shí)候的一個(gè)級(jí)聯(lián)分類器?,F(xiàn)在有兩種選擇:一是使用老版本的CvHaarClassifierCascade函數(shù),二是使用新版本的CascadeClassifier類。老版本的分類器只支持類Haar特征,而新版本的分類器既可以使用Haar,也可以使用LBP特征。CascadeClassifie級(jí)聯(lián)分類器Cascade分類器04OpenCV中人臉識(shí)別是通過(guò)Haar特征的級(jí)聯(lián)分類器實(shí)現(xiàn)。OpenCV里面實(shí)際上有很多預(yù)先訓(xùn)練好的HaarCascade模型(XML文件),例如正臉檢測(cè),眼睛檢測(cè),全身檢測(cè),下半身檢測(cè)等。HaarCascadeCascade分類器04通過(guò)HaarCascade模型,輸入圖片,就可以獲取人臉?biāo)趨^(qū)域的矩形位置。模型的使用方法簡(jiǎn)單,首先載入對(duì)應(yīng)的HaarCascade文件,文件格式為xml。這里已經(jīng)將文件下載到了haar文件夾下,可以通過(guò)相對(duì)路徑進(jìn)行引用。├──haar
└──haarcascade_frontalface_default.xmlCascade模型04知識(shí)儲(chǔ)備人臉檢測(cè)213ROI2
ROI的全稱是RegionOfInterest,用于表示在畫(huà)面的子區(qū)域。整個(gè)畫(huà)面的原點(diǎn)(0,0),在整個(gè)畫(huà)面中的左上角。ROI本質(zhì)上是Tuple類型的數(shù)據(jù),其中(x,y)代表人臉?biāo)诰匦螀^(qū)域的左上角坐標(biāo),w代表矩形的寬度,h代表矩形的高度。04ROI職業(yè)能力目標(biāo)01任務(wù)描述與要求02任務(wù)分析與計(jì)劃03知識(shí)儲(chǔ)備04任務(wù)實(shí)施05任務(wù)檢查與評(píng)價(jià)06任務(wù)小結(jié)07任務(wù)拓展08任務(wù)六OpenCV人臉識(shí)別算法基于視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)05任務(wù)實(shí)施視頻流人臉檢測(cè)2回顧圖像人臉檢測(cè)1回顧圖像人臉檢測(cè)05importcv2#設(shè)置圖片路徑img_path='./exp/face1.jpg'#載入帶有人臉的圖片img=cv2.imread(img_path)#將彩色圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#載入人臉檢測(cè)的Cascade模型FaceCascade=cv2.CascadeClassifier('./haar/haarcascade_frontalface_default.xml')#檢測(cè)畫(huà)面中的人臉faces=FaceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5)#遍歷返回的face數(shù)組forfaceinfaces:#解析tuple類型的face位置數(shù)據(jù)
(x,y,w,h)=face#(x,y):左上角坐標(biāo)值w:人臉矩形區(qū)域的寬度h:人臉矩形區(qū)域的高度#在原彩圖上繪制矩形
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),4)#創(chuàng)建一個(gè)窗口名字叫做FacedWindow('Face',flags=cv2.WINDOW_NORMAL|cv2.WINDOW_KEEPRATIO|cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)cv2.setWindowProperty('Face',cv2.WND_PROP_FULLSCREEN,cv2.WINDOW_FULLSCREEN)#全屏展示#在窗口Face上面展示圖片imgcv2.imshow('Face',img)#等待任意按鍵按下cv2.waitKey(5000)05任務(wù)實(shí)施視頻流人臉檢測(cè)2回顧圖像人臉檢測(cè)1視頻流人臉檢測(cè)05(1)定義線程類1、通過(guò)上一份實(shí)驗(yàn)3.1視頻流的圖像顯示與退出實(shí)驗(yàn)改寫(xiě)線程視頻流類,來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)功能;2、在init函數(shù)中傳入定義標(biāo)志位變量、打開(kāi)攝像頭、載入人臉檢測(cè)的Cascade模型;3、將灰度圖轉(zhuǎn)換、人臉檢測(cè)、繪制矩形框結(jié)合循環(huán),通過(guò)循環(huán)的方式反復(fù)的將攝像頭讀取到的每一幀進(jìn)行這3步操作,就能夠進(jìn)行視頻流人臉檢測(cè);4、在run函數(shù)中構(gòu)建視頻窗口循環(huán)體里讀取攝像頭圖像、灰度圖轉(zhuǎn)換、人臉檢測(cè)、繪制矩形框、更新顯示圖片、圖像顯示的時(shí)長(zhǎng)。5、在stop函數(shù)中定義標(biāo)志位變量、攝像頭釋放、窗口釋放;6、用線程的方式運(yùn)行函數(shù),再對(duì)視頻進(jìn)行人臉檢測(cè)。視頻流人臉檢測(cè)05a=FaceDetectionThread()(2)實(shí)例化線程類實(shí)例化一個(gè)FaceDetectionThread()線程類,實(shí)例化對(duì)象為a。a.start()(3)啟動(dòng)線程線程對(duì)象a調(diào)用start()方法,開(kāi)始執(zhí)行FaceDetectionThread()線程類中的run()函數(shù)。a.stop()(4)關(guān)閉線程實(shí)例化對(duì)象a調(diào)用FaceDetectionThread()線程類中的stop()函數(shù),來(lái)退出線程。職業(yè)能力目標(biāo)01任務(wù)描述與要求02任務(wù)分析與計(jì)劃03知識(shí)儲(chǔ)備04任務(wù)實(shí)施05任務(wù)檢查與評(píng)價(jià)06任務(wù)小結(jié)07任務(wù)拓展08任務(wù)六OpenCV人臉識(shí)別算法基于視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)任務(wù)檢查與評(píng)價(jià)06序號(hào)評(píng)價(jià)內(nèi)容評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分值得分1知識(shí)運(yùn)用(20%)掌握相關(guān)理論知識(shí),理解本次任務(wù)要求,制定詳細(xì)計(jì)劃,計(jì)劃條理清晰,邏輯正確(20分)20分
理解相關(guān)理論知識(shí),能根據(jù)本次任務(wù)要求、制定合理計(jì)劃(15分)了解相關(guān)理論知識(shí),有制定計(jì)劃(10分)無(wú)制定計(jì)劃(0分)2專業(yè)技能(40%)完成回顧圖像人臉檢測(cè)、視頻流人臉檢測(cè)。(40分)40分
完成回顧圖像人臉檢測(cè)。(20分)沒(méi)有回顧圖像人臉檢測(cè)。(0分)3核心素養(yǎng)(20%)具有良好的自主學(xué)習(xí)能力、分析解決問(wèn)題的能力、整個(gè)任務(wù)過(guò)程中有指導(dǎo)他人(20分)20分
具有較好的學(xué)習(xí)能力和分析解決問(wèn)題的能力,任務(wù)過(guò)程中無(wú)指導(dǎo)他人(15分)能夠主動(dòng)學(xué)習(xí)并收集信息,有請(qǐng)教他人進(jìn)行解決問(wèn)題的能力(10分)不主動(dòng)學(xué)習(xí)(0分)4課堂紀(jì)律(20%)設(shè)備無(wú)損壞、設(shè)備擺放整齊、工位區(qū)域內(nèi)保持整潔、無(wú)干擾課堂秩序(20分)20分
設(shè)備無(wú)損壞、無(wú)干擾課堂秩序(15分)無(wú)干擾課堂秩序(10分)干擾課堂秩序(0分)總得分1、請(qǐng)參照評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)完成自評(píng)和對(duì)其他小組的互評(píng)。2、各組請(qǐng)代表分析本組任務(wù)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。職業(yè)能力目標(biāo)01任務(wù)描述與要求02任務(wù)分析與計(jì)劃03知識(shí)儲(chǔ)備04任務(wù)實(shí)施05任務(wù)檢查與評(píng)價(jià)06任務(wù)小結(jié)07任務(wù)拓展08任務(wù)六OpenCV人臉識(shí)別算法基于視頻流的方式實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)任務(wù)小結(jié)07職業(yè)能力目標(biāo)01任務(wù)描述與要求
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