Showing posts with label OpenCV. Show all posts
Face recognition - Nhận dang khuôn mặt (P1)
1. Face detection
- Phát hiện khuôn mặt
- Không định danh được khuôn mặt đó là ai
2. Face recognition

Xác định được người trong hình là Carie, Kate, Nicola, Jessica
+ Sau khi phát hiện ra khuôn mặt (face detection) thì nó sẽ xác định xem khuôn mặt phát hiện được là của ai
+ Để có thể biết được khuôn mặt trong hình là của ai thì trước đó phải training cho nó bằng tập ảnh gọi là data training (ảnh + ID (tên của người trong ảnh)). Quá trình training bao gồm
+ Khi chạy face recognition, từ một bức ảnh input chương trình sẽ lần lượt thực hiện các bước
- Chạy Face detection để phát hiện face/mặt trong ảnh input
- So sánh face trong ảnh input vừa phát hiện xem nó có giống với những face mà nó được training trước đó hay không từ đó đưa ra kết quả face đó là của ai trong tập nó đã được training hoặc không là của ai cả (không biết)
Tóm là thì Face recognition hoạt động y như con người vậy, phải được giới thiệu người đó là ai rồi sau đó gặp lại thì mới nhận ra được, tuy nhiên nhiều khi đã biết người đó rồi nhưng lần sau gặp lại thì không nhận ra được, cái đó phần mềm nó gọi là độ chính xác.
Độ chính xác phụ thuộc vào nhiều yếu tố:
- Thuật toán
- Tập ảnh traning ít hay nhiều, đủ góc cạnh mặt nhiều hay ít
- Chất lượng ảnh
- Xử lý trên ảnh trên không gian 2 chiều (ảnh thường), 3chiều (xác định thêm độ sâu, mô hình hóa face trên không gian 3 chiều kiểu như Face ID trên Iphone X của Apple)
- ...
3. Exam
Face recognition bằng phần mềm OpenCV
https://github.com/eslinux/ImageProcessing/tree/master/OpenCV/15-Face-Recognition
- Phát hiện khuôn mặt
- Không định danh được khuôn mặt đó là ai
Chỉ phát hiện ra có mặt người, không biết là ai
2. Face recognition

Xác định được người trong hình là Carie, Kate, Nicola, Jessica
+ Sau khi phát hiện ra khuôn mặt (face detection) thì nó sẽ xác định xem khuôn mặt phát hiện được là của ai
+ Để có thể biết được khuôn mặt trong hình là của ai thì trước đó phải training cho nó bằng tập ảnh gọi là data training (ảnh + ID (tên của người trong ảnh)). Quá trình training bao gồm
- training image -> face detection -> face registration (đăng ký khuôn mặt + ID)
+ Khi chạy face recognition, từ một bức ảnh input chương trình sẽ lần lượt thực hiện các bước
- Chạy Face detection để phát hiện face/mặt trong ảnh input
- So sánh face trong ảnh input vừa phát hiện xem nó có giống với những face mà nó được training trước đó hay không từ đó đưa ra kết quả face đó là của ai trong tập nó đã được training hoặc không là của ai cả (không biết)
Tóm là thì Face recognition hoạt động y như con người vậy, phải được giới thiệu người đó là ai rồi sau đó gặp lại thì mới nhận ra được, tuy nhiên nhiều khi đã biết người đó rồi nhưng lần sau gặp lại thì không nhận ra được, cái đó phần mềm nó gọi là độ chính xác.
Độ chính xác phụ thuộc vào nhiều yếu tố:
- Thuật toán
- Tập ảnh traning ít hay nhiều, đủ góc cạnh mặt nhiều hay ít
- Chất lượng ảnh
- Xử lý trên ảnh trên không gian 2 chiều (ảnh thường), 3chiều (xác định thêm độ sâu, mô hình hóa face trên không gian 3 chiều kiểu như Face ID trên Iphone X của Apple)
- ...
3. Exam
Face recognition bằng phần mềm OpenCV
https://github.com/eslinux/ImageProcessing/tree/master/OpenCV/15-Face-Recognition
Ứng dụng OpenCV Helloworld
1. OpenCV examples for host
Install GTK
DisplayImage.cpp (using OpenCV-2.3.1)
Build application
FromId3.jpg
Execute
Kết quả
Install GTK
yum install gtk2-devel
DisplayImage.cpp (using OpenCV-2.3.1)
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv )
{
if ( argc != 2 )
{
printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");
return -1;
}
Mat image;
image = imread( argv[1], 1 );
if ( !image.data )
{
printf("No image data \n");
return -1;
}
namedWindow("Display Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow("Display Image", image);
waitKey(0);
return 0;
}
Build application
export OPENCV_DIR=/home/usr/local
export PATH=$PATH:${OPENCV_DIR}/bin
export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:${OPENCV_DIR}/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${OPENCV_DIR}/lib
g++ `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv` DisplayImage.cpp -o DisplayImage
FromId3.jpg
Execute
[ninhld@localhost ex]$
[ninhld@localhost ex]$ export OPENCV_DIR=/home/usr/local
[ninhld@localhost ex]$ export PATH=$PATH:${OPENCV_DIR}/bin
[ninhld@localhost ex]$ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${OPENCV_DIR}/lib
[ninhld@localhost ex]$
[ninhld@localhost ex]$ ./DisplayImage FromId3.jpg
Kết quả
2. OpenCV examples for board
Khi chạy trên host dùng GTK hoặc QT làm chương trình quản lý cửa sổ đều được.
Khi chạy trên board chỉ dùng được QT làm chương trình quản lý cửa sổ, GTK không được hỗ trợ trên các thiết bị nhúng.
Vì thế để chạy được các ví dụ dưới đây chúng ta cần có bộ thư viện QT được build sẵn cho board, xem các build tại đây.
- Tạo một QT project với một Button và một Label
- Mở file .pro và thêm hai dòng khai báo đến thư viện opencv đã installed
- Tạo sự kiện cho button
Right click on button > Go to slot ... > clicked( ) > OK
- mainwindow.h
- mainwindow.cpp
- Qmake and build
- Copy toàn bộ thư viện QT, OpenCV, chương trình OpenCV_Helloworld và file ảnh FromId3.jpg xuống board (sdcard or mount NFS)
- Trên terminal minicom export biến môi trường đến thư viện QT và OpenCV
- Chạy ví dụ
Download chương trình tại đây.
INCLUDEPATH += /friendlyarm/include
LIBS +=/friendlyarm/lib/*.so
- Tạo sự kiện cho button
Right click on button > Go to slot ... > clicked( ) > OK
- mainwindow.h
#ifndef MAINWINDOW_H
#define MAINWINDOW_H
#include <QMainWindow>
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>
#include <QFileDialog>
namespace Ui {
class MainWindow;
}
class MainWindow : public QMainWindow
{
Q_OBJECT
public:
explicit MainWindow(QWidget *parent = 0);
~MainWindow();
protected:
IplImage* imagerd; //declare imagerd as IplImage
private slots:
void on_OpenImage_clicked();
private:
Ui::MainWindow *ui;
};
#endif // MAINWINDOW_H
- mainwindow.cpp
#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>
#include <QPixmap>
#include <QString>
MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :
QMainWindow(parent),
ui(new Ui::MainWindow)
{
ui->setupUi(this);
}
MainWindow::~MainWindow()
{
delete ui;
}
void MainWindow::on_OpenImage_clicked()
{
imagerd = cvLoadImage("FromId3.jpg");
QImage imageView = QImage((const unsigned char*)(imagerd->imageData),
imagerd->width,
imagerd->height,
QImage::Format_RGB888).rgbSwapped();
ui->myimage->setPixmap(QPixmap::fromImage(imageView));
}
- Qmake and build
$ export PATH=$PATH:/opt/FriendlyARM/toolschain/4.4.3/bin
$ export QMAKESPEC=/path/qt-everywhere-opensource-src-4.7.2/mkspecs/qws/linux-arm-g++
$ cd /home/ninhld/Documents/OpenCV_Helloworld
$ /friendlyarm/bin/qmake
$ make
- Copy toàn bộ thư viện QT, OpenCV, chương trình OpenCV_Helloworld và file ảnh FromId3.jpg xuống board (sdcard or mount NFS)
- Trên terminal minicom export biến môi trường đến thư viện QT và OpenCV
DEPEND_LIB_DIR=/friendlyarm
export CFLAGS=-I${DEPEND_LIB_DIR}/include
export CPPFLAGS=-I${DEPEND_LIB_DIR}/include
export LDFLAGS=-L${DEPEND_LIB_DIR}/lib
export PKG_CONFIG_PATH=${DEPEND_LIB_DIR}/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=${DEPEND_LIB_DIR}/lib
export PATH=$PATH:${DEPEND_LIB_DIR}/bin:${DEPEND_LIB_DIR}/sbin
- Chạy ví dụ
$ ./OpenCV_Helloworld -qws
Download chương trình tại đây.
Tag :
OpenCV