Soin du visage Sistema De Reconhecimento : 5 étapes

2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:06

O sistema de reconhecimento facial possui um funcionamento bem simples, operando na placa Dragonboard 410c em linux utilizando apenas dois scripts em python e um banco de dados local criado por meio de pacotes do linux, possui uma precisão de considerável, para um fecístovel et relativement barato.

Étape 1: Étape 1: Descrição E Materiais

Pour desenvolvimento do sistema de reconhecimento facial utilizada a placa Dragonboard 410c além de dois LEDs, um Buzzer, uma webcam et alguns pacotes do linux instalados no linaro, sistema operacional da placa. Foram utilizados os pacotes "mc", "MySQL" et "open cv". Toda a programação foi escrita em python e, portanto, utiliza as respectivas bibliotecas da linguagem. Todos os pacotes foram instalados com o auxílio do "aptitude". Para o funcionamento do programa são necessários o script em python para a captura das informações de nome, idade e rosto do usuário, o banco de dados feito no MySQL para a manipulação de dados e comunicação com o próxit item: o script de leximo também em python.

Étape 2: Étape 2: Configuração Do Banco De Dados

A 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. Inicialmente é instalado o MySQL para estabelecer o banco de dados que será utilizado nos scripts. 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 napeo apenas exemplos, com por exemplo a idade, a cor do cabelo, altura, etc. Aucun script de saída há apenas dois prints para mostrar o nome e o CPF do usuário identificado.

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

Étape 3: Étape 3: Configurando a Recepção De Dados Do Usuário

Nesta parte do tutorial sera un programação em python do script para receber os dodos do usuário, sous la forme de "raw_input()" pour une détermination do nome e do CPF. Para a recepção de dados da camera já é necessária a utilização do open cv, baixado por meio do linux, além do MySQL para atrelar o código om o banco de dados. O código está disponível nesta página.

Étape 4: Étape 4: Programando O Reconhecimento Facial E Periféricos

A programação utilizada neste script é responsável por comunicar-se com o banco de dados enquanto reconhece a face do usuário, além de ativar os Groves extras (Buzzer, LEDs). Para esta última é necessário um commando diferente para o python, para que execute commandos 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.

Étape 5: Étape 5: Tests

Nesse tipo de experimento erros são bastante comuns. Normalement 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 etc. por vez, já que podem haver problemas com a detecção e reconhecimento de mais de uma face.