Tensorflow. Reconocimiento facial con inteligencia artificial (1/3)

21. Reconocimiento facial con inteligencia artificial (1)

• Hola a todos.Una vez finalizado el curso de google, vamos a entrenar un modelo para hacer un ejemplo de reconocimiento facial.Este ejemplo lo dividiremos en tres vídeos, que estructuraremos de la siguiente manera.

• En el primer vídeo que podéis ver a continuación nos centramos en explicar la estructura del proyecto.Y además implementamos el código necesario para detectar las caras que aparecen en una foto.

• A continuación os dejo el código visto en el vídeo.

#importamos las librerias necesarias

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import math

import cv2                 # Libreria OpenCV.En el caso de tenerla instalada.Ponera via Conda 

from PIL import Image

import time

from keras.models import load_model

# funciones auxiliares

def cargaImagen(ruta):

    """ Método que carga una imagen de una ruta"""

    imagen = cv2.imread(ruta)

    imagen = cv2.cvtColor(imagen, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    return imagen

def dibujarImagen(imagen, title=''):

    """Funcion que muestra imagen """

    fig = plt.figure(figsize = (8,8))

    ax1 = fig.add_subplot(111)

    ax1.set_xticks([])

    ax1.set_yticks([])

    ax1.set_title(title)

    ax1.imshow(imagen)

def dameCaras(imagen):

    """A partir de una imagen detecta las cara y devuelve un rectangulo en la posición que se ubica la cara

    """

    

    copiaImagen = np.copy(imagen)

    

    # Filtro para escala de grises

    gray = cv2.cvtColor(copiaImagen, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    # Extraemos un detector de caras frontales preentrenado desde un fichero xml 

    clasificadorCaras = cv2.CascadeClassifier('Detectores/haarcascade_frontalface_default.xml')

    

    # Detectar caras de la imagen

    caras = clasificadorCaras.detectMultiScale(gray, 1.2,4)

    

    return caras 

def pintarCaras(imagen, caras=None, plot=True):

    """ Pinta una imagen con las cara detectadas.

    """

    if caras is None:

        faces = dameCaras(imagen)

        

    imagenConCaras = np.copy(imagen)

    

    # Obtener el cuadro delimitador para cada cara detectada y pintar un cuadro 

    for (x,y,w,h) in caras:

        cv2.rectangle(imagenConCaras, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 3)

        

    if plot is True:

        dibujarImagen(imagenConCaras)

    else:

        return imagenConCaras

    

    

def  pintarPuntosClave(imagen, informacionImagen):

    """Traza los puntos clave dados en formato (x, y)

    """

    fig = plt.figure(figsize = (8,8))

    ax1 = fig.add_subplot(111)

    

    for (cara, keypoints) in informacionImagen:

        for (x,y) in keypoints:ax1.scatter(x, y, marker='o', c='c', s=10)

   

    ax1.set_xticks([])

    ax1.set_yticks([])

    ax1.imshow(imagen)

imagen = cargaImagen('imagenes/clubdelalucha.jpg')

caras = dameCaras(imagen)

print("Caras detectadas: {}".format(len(caras)))

pintarCaras(imagen, caras)