Skip to content

Latest commit

 

History

History
27 lines (16 loc) · 1.63 KB

CrerateModel.md

File metadata and controls

27 lines (16 loc) · 1.63 KB

Для распознавания лиц их нужно собрать, для этого используем модели haarcascade_frontalface_default и haarcascade_profileface для выделения лиц на видео и сохранения их в коллекцию. Я собирал примерно по 150-300 вариантов для каждого человека. Скрипт collect_images.py расположен в репозитории. Скрипты запускается так:

pyhton3 collect_images.py -i <source> -n <face_name>

source:

• 0 – Веб камера

• Можно использовать RTSP поток

• Можно использовать видеофайл

face_name: Имя поддиректории в директории detected куда будут сохранены выделенные лица

Перед камерой не сильно артикулируя и слегка покручивая головой что нибудь расcказываем пока не наберется 150-300 фото. Тоже самое проделываем с парой друзей. Получаем вот такие наборы в директории detected:

image_sets

После того как лица собраны необходимо добавить их в Google Teachable Machine, обучить и скачать готовую модель, на все уходит минут 5.

gtm

Для проверки модели можно показывать фото участников в камеру