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→구현방법
detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 얼굴탐지모델
detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 얼굴탐지모델
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') # 얼굴 랜드마크 탐지 모델. 학습된 모델을 가져온다.
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') # 얼굴 랜드마크 탐지 모델. 학습된 모델을 가져온다.
facerec = dlib.face_recognition_model_v1('models/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat') # 인식모델. 랜드마크에서 shape를 받아 구분한다.
# 위 모델로 특정인을 인식할 수 있다.
descs = np.load('img/descs.npy', allow_pickle=True)[()]
cap = cv2.VideoCapture(0) # 영상 캡쳐. 경로 대신 0을 넣으면 웹캠이 켜진다.
cap = cv2.VideoCapture(0) # 영상 캡쳐. 경로 대신 0을 넣으면 웹캠이 켜진다.
</syntaxhighlight>dlib_face_recognition_reset_model 은 다음 링크를 통해 받자. 링크
위 과정에서 에러가 난다면 [[얼굴추적]] 문서를 참고하자.
=== 함수정의 ===
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|특징점을 배열로 반환하기
|얼굴의 특징점을 찾아 배열로 반환한다.
|<syntaxhighlight lang="python">
def detect_faces(img):
faces = detector(img, 1)
if len(faces) == 0:
return np.empty(0)
for k, face in enumerate(faces):
shape = predictor(img, face) # 주어진 얼굴의 특징점을 찾는다.
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
result = {'name':'unkown', 'dist':0.6, 'color':(0,0,255)} # 못찾았을 때의 기본값.
for name, saved_desc in descs.items(): # 교육된 아이템에서 순회한다....
dist = np.linalg.norm([face_descriptor] - saved_desc, axis=1) # 인식된 데이터와 학습된 데이터를 비교.
if dist < result['dist']: # 일치값이 0.6보다 낮다면..(일반적으로 0.6이 잘 된다고 알려져 있음)
result = {'name': name, 'dist': dist, 'color': (255, 255, 255)}
cv2.putText(img, result['name'], org=(face.left(), face.top()), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
fontScale=1, color=result['color'], thickness=2)
</syntaxhighlight>
|}
cv2.imshow('window', img) # 창에 해당하는 이미지를 띄운다.
=== 실행 ===
cv2.waitKey(1) # 1ms만큼 대기 해야 창이 제대로 열린다.
<syntaxhighlight lang="python">
</syntaxhighlight>위 과정에서 에러가 난다면 [[얼굴추적]] 문서를 참고하자.
while True: # 기본적으로 계속 진행
ret, img = cap.read() # 캡처한 영상을 프레임 단위로 읽는다.
if not ret: # 잘 찍히면 ret은 True를 반환한다.
break # 프레임이 없다면 종료.
detect_faces(img)
cv2.imshow('window', img) # 창에 해당하는 이미지를 띄운다.
cv2.waitKey(1) # 이게 있어야 창이 제대로 열린다.
</syntaxhighlight>
[[분류:딥러닝 트레킹]]
[[분류:딥러닝 트레킹]]