REALIZA TU PROPIO WALLY CON ARDUINO. "PRIMERA PARTE"

REALIZA TU PROPIO WALLY CON ARDUINO. "PRIMERA PARTE"

INSTALANDO OPENCV Y NUMPY EN WINDOWS

INSTALANDO OPENCV Y NUMPY ACTUALIZADOS

Para seguir el tutorial por favor visitar YouTube, al siguiente link:

El documento descargable se encuentra en este enlace:

https://drive.google.com/drive/folders/1nRamlDwpwT7mV5KarKifxkuforg-VcdW?usp=sharing

PASOS DE INSTALACIÓN

1: Debemos de instalar Python la versión que desee en mi caso Python 3.6.7.

Para instalar correctamente siga los siguientes instrucciones:

ver video en youtube...

2: Ejecutamos instalador pip dentro de Python: como en la imagen.

pip install opencv-contrib-python

3: Comprobamos en CMD nuestro OpenCV y Numpy.

C:\Users\esteb>python

Python 3.6.7 (v3.6.7:6ec5cf24b7, Oct 20 2018, 13:35:33) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import cv2

>>> cv2.__version__

'4.2.0'

>>> import numpy

>>> numpy.__version__

'1.18.4'

>>>

CÓDIGO FUENTE EJEMPLAR PARA PROBAR LA INSTALACIÓN EN WINDOWS

Para realizar si la instalación esta, todo bien probaremos nuestro ejemplo de detección de formas geométricas, de la siguiente imagen:

CÓDIGO

#ESTEBAN QUISPE CHURATA

#PROBANDO INSTALACION DE OPENCV Y NUMPY

import cv2

image = cv2.imread('imagen_con_formas.png')

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

canny = cv2.Canny(gray, 10, 150)

canny = cv2.dilate(canny, None, iterations=1)

canny = cv2.erode(canny, None, iterations=1)

cnts,_ = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# OpenCV 4

for c in cnts:

  epsilon = 0.01*cv2.arcLength(c,True)

  approx = cv2.approxPolyDP(c,epsilon,True)

  x,y,w,h = cv2.boundingRect(approx)

  if len(approx)==3:

    cv2.putText(image,'TRIANGULO', (x,y-5),1,1.5,(0,255,0),2)

  if len(approx)==4:

    aspect_ratio = float(w)/h

    print('RELACION DE ASPECTO= ', aspect_ratio)

    if aspect_ratio == 1:

      cv2.putText(image,'CUADRADO', (x,y-5),1,1.5,(0,255,0),2)

    else:

      cv2.putText(image,'RECTANGULO', (x,y-5),1,1.5,(0,255,0),2)

  if len(approx)==5:

    cv2.putText(image,'PENTAGONO', (x,y-5),1,1.5,(0,255,0),2)

  if len(approx)==6:

    cv2.putText(image,'HEXAGONO', (x,y-5),1,1.5,(0,255,0),2)

  if len(approx)>10:

    cv2.putText(image,'CIRCULO', (x,y-5),1,1.5,(0,255,0),2)

  cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0,255,0),2)

  cv2.imshow('image',image)

  cv2.waitKey(0)

RESULTADOS

RECONOCIMIENTO FACIAL EN WINDOWS_MATERIAL COMPLEMENTARIO

RECONOCIMIENTO FACIAL EN WINDOWS

ESTEBAN QUISPE CHURATA

Aprovechando el momento, les envió saludos cordiales a sus familias.

En este documento adjunto material complementario, que se utiliza en el videotutorial didáctica, donde podrás realizar tu propio reconocimiento facial con mi ayuda.

Adjunto link de descarga para el archivo ZIP.

PRIMER PASO:  CAPTURAR ROSTROS CON NUESTRA CAMARA

CODIGO

#ESTEBAN QUISPE CHURATA

#importamos estas librerias necesarias para el codigo

import cv2

import os

import imutils

personName = 'ESTEBAN' #cambiar por el nombre que tengan almacenado en data

dataPath = 'C:/Users/esteb/Documents/reconocimiento facial/Data' #Cambia a la ruta donde hayas almacenado Data

personPath = dataPath + '/' + personName

if not os.path.exists(personPath):

print('Carpeta creada: ',personPath)

os.makedirs(personPath)

cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) #para probar con webcam

faceClassif = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')

count = 1200

while True:

ret, frame = cap.read()

if ret == False: break

frame =  imutils.resize(frame, width=640)

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

auxFrame = frame.copy()

faces = faceClassif.detectMultiScale(gray,1.3,5)

for (x,y,w,h) in faces:

cv2.rectangle(frame, (x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

rostro = auxFrame[y:y+h,x:x+w]

rostro = cv2.resize(rostro,(150,150),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

cv2.imwrite(personPath + '/rotro_{}.jpg'.format(count),rostro)

count = count + 1

cv2.imshow('frame',frame)

k =  cv2.waitKey(1)

if k == 27 or count >= 1300:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

SEGUNDO PASO: ENTRENANDO NUESTRO PROPIO RECONOCIMIENTO DE ROSTROS

CODIGO

#ESTEBAN QUISPE CHURATA

#importamos estas librerias necesarias para el codigo

import cv2

import os

import numpy as np

dataPath = 'C:/Users/esteb/Documents/reconocimiento facial/Data' #Cambia a la ruta donde hayas almacenado Data

peopleList = os.listdir(dataPath)

print('Lista de personas: ', peopleList)

labels = []

facesData = []

label = 0

for nameDir in peopleList:

personPath = dataPath + '/' + nameDir

print('Leyendo las imágenes')

for fileName in os.listdir(personPath):

print('Rostros: ', nameDir + '/' + fileName)

labels.append(label)

facesData.append(cv2.imread(personPath+'/'+fileName,0))

image = cv2.imread(personPath+'/'+fileName,0)

cv2.imshow('image',image)

cv2.waitKey(10)

label = label + 1

#metodo de entrenamiento utilizado

face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# Entrenando el reconocedor de rostros

print("Entrenando...")

face_recognizer.train(facesData, np.array(labels))

# Almacenando el modelo obtenido

face_recognizer.write('modeloLBPHFace.xml')

print("Modelo almacenado...")

TERCER PASO: PROBANDO NUESTRO RECONOCIMIENTO DE ROSTROS

CODIGO

#ESTEBAN QUISPE CHURATA

#importamos estas librerias necesarias para el codigo

import cv2

import os

dataPath = 'C:/Users/esteb/Documents/reconocimiento facial/Data' #Cambia a la ruta donde hayas almacenado Data

imagePaths = os.listdir(dataPath)

print('imagePaths=',imagePaths)

face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# Leyendo el modelo

face_recognizer.read('modeloLBPHFace.xml')

cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) #encendemos nuestra camara

faceClassif = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')

while True:

ret,frame = cap.read()

if ret == False: break

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

auxFrame = gray.copy()

faces = faceClassif.detectMultiScale(gray,1.3,5)

for (x,y,w,h) in faces:

rostro = auxFrame[y:y+h,x:x+w]

rostro = cv2.resize(rostro,(150,150),interpolation= cv2.INTER_CUBIC)

result = face_recognizer.predict(rostro)

cv2.putText(frame,'{}'.format(result),(x,y-5),1,1.3,(255,255,0),1,cv2.LINE_AA)

# LBPHFace

if result[1] < 70:

cv2.putText(frame,'{}'.format(imagePaths[result[0]]),(x,y-25),2,1.1,(0,255,0),1,cv2.LINE_AA)

cv2.rectangle(frame, (x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

else:

cv2.putText(frame,'Desconocido',(x,y-20),2,0.8,(0,0,255),1,cv2.LINE_AA)

cv2.rectangle(frame, (x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)

cv2.imshow('frame',frame)

k = cv2.waitKey(1)

if k == 27:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

VIDEO

LINK DE DESCARGA PARA EL ARCHIVO ZIP:

https://drive.google.com/file/d/1of6Q2Iz4zkwpUNzLSIcweLxTIZMZQNZ4/view?usp=sharing