Sistema De Reconhecimento za obraz: 5 korakov

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:04

O sistemu de reconhecimento face possui um funcionamento bem simples, operando na placa Dragonboard 410c em linux izkoristite apenas dois scripts em python e um banco de dados local criado por meio de pacotes do linux, possui uma precisão razmislite o tem, para um sistema fácil de ser feito e relativamente barato.

1. korak: Passo 1: Descrição E Materiais

Za desenvolvimento do sistema za ponovno preučitev obraza uporabite folijo Dragonboard 410c za vse LED diode, Buzzer, spletno kamero in alguns pacote za namestitev Linuxa, operacijski sistem za namestitev. Foram uporablja oscote "mc", "MySQL" in "odprto cv". Danes je programção foi escrita em python e, portanto, izkoriščen kot respectivas bibliotecas da linguagem. Todos os pacotes foram instalados com o auxílio do "aptitude". Za o funkcionamento do programa são neophodários o script em python za a captura das informações de nome, idade e rosto do usuário, o banco de dados feito no MySQL za manipulação de dados e comunicação com o próximo element: o script de leitura obraza, também em python.

2. korak: Passo 2: Konfiguracija Do Banco De Dados

Primeira coisa que deve ser feita é a configuração de um banco de dados para a troca de informações entre o script de adicionar usuário e o de procurar usuários. Vale lembrar que as imagens gravadas pela câmera para comparação com o vídeo serão gravadas em uma pasta local, fora do banco de dados. Uradno je nameščen MySQL za namestitvene datoteke ali banko de dados, če uporabljate skripte. Para criar bancos de dados basta seguir os passos do link à seguir:

www.vivaolinux.com.br/artigo/Gerenciando-b…

No banco de dados se pode criar inúmeras variáveis para serem requisitadas pelo script para o preenchimento das informações do usuário, para efeito deste tutorial foram criadas duas variáveis, o nome eo CPF, mas estes são apenas exemplos, poderiam co co varias cido por exemplo a idade, a cor do cabelo, altura itd. No script de saída há apenas dois prints para mostrar o nome e o CPF do usuário identificado.

Uma vez konfiguracijo o banco de dados, já se pode trabalhar no script para receber as informações.

Korak 3: Passo 3: Konfigurirajte Recepção De Dados Do Usuário

Nesta parte do tutorial será feita a programção em python do script para receber os dados do usuário, pri formatu "raw_input ()" za določilec do nome e do CPF. Če želite spremeniti kamero, jo potrebujete za uporabo odprtega CV -ja, uporabite meio do Linux, ali pa MySQL za atrelar ali banko de dados. O código está disponível nesta página.

4. korak: Passo 4: Programando O Reconhecimento Facial E Periféricos

Program, ki uporablja neste skript, je odziven na komunikacijo ali se poveže z banco de dados enquanto, da ponovno vzpostavi obrazec, ki ga uporabljate kot dodatek Groves (zvočni signal, LED). Para esta última é needário um comando diferente para python, para que execute comandos no terminal do linux para habilitar a funcionalidade dos pinos corretos na Dragonboard e assegurar que operem corretamente. Os periféricos utilizados estão mostrados na imagem disponível junto ao código disponibilizado.

5. korak: Passo 5: Modi

Nesse tipo de experimento erros são bastante comuns. Normalmente erros ocorrem devido à falhas no código, pinagem, ou até mesmo, imprecisões nos periféricos, como a webcam, portanto, é recomendável fazer diversos teste, com fundos de cores diferentes, pessoas diferentes itd. por vez, já que podem haver problemas com a detecção e reconhecimento de mais de uma face.