Tensorflow. Identificación facial con inteligencia artificial (2/2)

2. Reconocimiento facial con inteligencia artificial (2)

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

• En este segundo vídeo vemos un ejemplo en tiempo real donde mi pc me identifica capturando una imagen vía webcam.

• Os dejo el código visto en el vídeo:

#creamos nuestro reconocedor de imagenes

face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

#entrenamos nuestro reconocedor 

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

#función para dibujar un rectángulo en la imagen según coordenadas

def pintarRectangulo(img, rect):

    (x, y, w, h) = rect

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

    

#función que escibe el nombre

def escribirTexto(img, text, x, y):

    cv2.putText(img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, (0, 255, 0),

# esta función reconoce a la persona en la imagen pasada

#y dibuja un rectángulo alrededor de la cara detectada con el nombre 

def predecir(imagenTest):

    #copia de la imagen original

    img = imagenTest.copy()

    #detectamos cara en la imagen

    cara, rect = dameCaras(img)

    #Predecir la imagen utilizando nuestro reconocedor facial.

    label= face_recognizer.predict(cara)

    #obtenemos nombre de la imagen

    if label is not None:

        label_text = personas[label[0]]

        #dibujar un rectángulo alrededor de la cara detectada

        pintarRectangulo(img, rect)

        #escribir nombre

        escribirTexto(img, label_text, rect[0], rect[1]-5)

    

    return img

#Cargando imagenes de test

testImg0 = cv2.imread("test-data/test0.jpg")

testImg1 = cv2.imread("test-data/test1.jpg")

testImg2 = cv2.imread("test-data/test2.jpg")

#realizar predicción

prediccionImg0 = predecir(testImg0)

prediccionImg1 = predecir(testImg1)

prediccionImg2 = predecir(testImg2)

print("Predicción completa")

#display both images

cv2.imshow(personas[0], prediccionImg0)

cv2.imshow(personas[1], prediccionImg1)

cv2.imshow(personas[2], prediccionImg2)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

import cv2

import time 

from keras.models import load_model

def laptop_camera_go():

    # Crear instancia de captura de video.

    cv2.namedWindow("Deteccion facial")

    vc = cv2.VideoCapture(0)

    # capturamos el primer fotograma.

    if vc.isOpened(): 

        rval, frame = vc.read()

    else:

        rval = False

    

    # mantener el flujo de video abierto

    while rval:

        # trazar la imagen de la cámara con detecciones marcadas

        frame = predecir(frame)

        cv2.imshow("Deteccion facial activada", frame)

        

        # Funcionalidad de salida: presione cualquier tecla para salir del video de 

        #la computadora portátil 

        key = cv2.waitKey(20)

        if key > 0: # exit by pressing any key

            cv2.destroyAllWindows()

            for i in range (1,5):

                cv2.waitKey(1)

            return

        

        # obtener siguinete frame

        time.sleep(0.05)             # controlamos framerate

        rval, frame = vc.read()

laptop_camera_go()