In this step you'll train the face

In this step you'll train the face recognition algorithms with pictures of the face that's allowed to open the box.

Download the software for this project from the following github repository (click the download zip link on the right): https://github.com/tdicola/pi-facerec-box

Unzip the archive and copy the contents to a directory on the Pi.

In a terminal session on the Pi navigate to the directory with the software and execute the following command to start the training script: sudo python capture-positives.py

Once the training script is running you can press the button on the box to take a picture with the Pi camera. The script will attempt to detect a single face in the captured image and store it as a positive training image in the ./training/positive subdirectory.

Every time an image is captured it is written to the file capture.pgm. You can view this in a graphics editor to see what the Pi camera is picking up and help ensure your face is being detected.

Use the button to capture around 5 or more images of your face as positive training data. Try to get pictures from different angles, with different lighting, etc. You can see the images I captured as positive training data above.

If you're curious you can also look at the ./training/negative directory to see training data from an AT&T face recognition database that will be used as examples of people who are not allowed to open the box.

Finally, once you've captured positive training images of your face. Run the following command to process the positive and negative training images and train the face recognition algorithm (note that this training will take around 10 minutes to run): python train.py

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในขั้นตอนนี้ คุณจะฝึกขั้นตอนวิธีการรู้จำหน้า ด้วยภาพใบหน้าที่ได้อนุญาตให้เปิดกล่องดาวน์โหลดซอฟต์แวร์สำหรับโครงการนี้จาก github เก็บต่อไปนี้ (คลิกที่ zip ดาวน์โหลดลิงค์ด้านขวา): https://github.com/tdicola/pi-facerec-boxเปิดเครื่องรูดเก็บ และคัดลอกเนื้อหาไดเรกทอรีบน Piในเซสชันเทอร์มินัลบน Pi ไปยังไดเรกทอรีกับซอฟต์แวร์ และดำเนินการคำสั่งต่อไปนี้เพื่อเริ่มต้นสคริปต์การฝึกอบรม: จับงูเหลือม sudo-positives.pyเมื่อมีการเรียกใช้สคริปต์การฝึกอบรม คุณสามารถกดปุ่มบนกล่องถ่ายรูป ด้วยกล้อง Pi สคริปต์จะพยายามตรวจหาใบหน้าเดียวในภาพถ่าย และจัดเก็บเป็นภาพเชิงบวกฝึกในไดเรกทอรีย่อย./training/positiveทุกครั้งที่ถ่าย จะถูกเขียนไปแฟ้ม capture.pgm คุณสามารถดูได้ในโปรแกรมแก้ไขกราฟิกเพื่อดูสิ่งที่กำลังหยิบกล้อง Pi และช่วยให้ใบหน้าของคุณจะถูกตรวจพบใช้ปุ่มเพื่อจับรอบ ขึ้นภาพใบหน้าของคุณเป็นข้อมูลในเชิงบวกการฝึกอบรม มีความพยายามที่ได้รับภาพจากมุมที่แตกต่างกัน มีแสงต่าง ๆ ฯลฯ คุณสามารถดูภาพที่ผมถ่ายภาพเป็นข้อมูลเชิงบวกฝึกข้างต้นถ้าคุณอยากรู้ คุณสามารถดูที่ไดเรกทอรี./training/negative เพื่อดูข้อมูลการฝึกอบรมจาก AT & T หน้ารู้ฐานข้อมูลที่จะใช้เป็นตัวอย่างของคนที่ไม่สามารถเปิดกล่องในที่สุด เมื่อคุณจับภาพการฝึกบวกภาพใบหน้าของคุณ เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อประมวลผลภาพการฝึกบวก และลบ และการฝึกอบรม (โปรดสังเกตว่าการฝึกอบรมจะใช้เวลาประมาณ 10 นาทีเพื่อเรียกใช้) ของอัลกอริทึมการรู้จำใบหน้า: งูเหลือม train.py

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

. ในขั้นตอนนี้คุณจะฝึกขั้นตอนวิธีการจดจำใบหน้าที่มีภาพของใบหน้าที่ได้รับอนุญาตให้เปิดกล่อง

ดาวน์โหลดซอฟแวร์สำหรับโครงการนี้จากที่เก็บ GitHub ดังต่อไปนี้ (คลิกที่ลิงค์ดาวน์โหลดซิปด้านขวา): https: // GitHub .com / tdicola / Pi-facerec กล่อง

Unzip เก็บและคัดลอกเนื้อหาไปยังไดเรกทอรีบนพี่.

ในเซสชั่นขั้ว Pi นำทางไปยังไดเรกทอรีกับซอฟต์แวร์และรันคำสั่งต่อไปนี้เพื่อเริ่มต้นสคริปต์การฝึกอบรม: sudo หลาม capture-positives.py

เมื่อสคริปต์การฝึกอบรมกำลังทำงานคุณสามารถกดปุ่มบนกล่องเพื่อถ่ายภาพด้วยกล้องพี่ สคริปต์ที่จะพยายามที่จะตรวจจับใบหน้าที่เดียวในภาพที่จับและเก็บไว้เป็นภาพการฝึกอบรมในเชิงบวกในไดเรกทอรีย่อย ./training/positive.

ทุกครั้งที่ภาพถูกจับมันถูกเขียนไปยัง capture.pgm ไฟล์ คุณสามารถดูในโปรแกรมแก้ไขกราฟิกเพื่อดูว่ากล้อง Pi ถูกยกขึ้นและช่วยให้ใบหน้าของคุณจะถูกตรวจพบ.

ใช้ปุ่มในการจับภาพรอบ 5 หรือมากกว่าภาพของใบหน้าของคุณเป็นข้อมูลการฝึกอบรมในเชิงบวก พยายามที่จะได้รับภาพจากมุมที่แตกต่างกันกับแสงที่แตกต่างกัน ฯลฯ คุณสามารถเห็นภาพที่ผมได้บันทึกข้อมูลการฝึกอบรมเป็นบวกดังกล่าวข้างต้น.

ถ้าคุณอยากรู้คุณยังสามารถดูไดเรกทอรี ./training/negative เพื่อดูข้อมูลการฝึกอบรมจาก AT & T ฐานข้อมูลการจดจำใบหน้าที่จะนำมาใช้เป็นตัวอย่างของคนที่ไม่ได้รับอนุญาตให้เปิดกล่อง.

ในที่สุดเมื่อคุณได้จับภาพการฝึกอบรมในเชิงบวกของใบหน้าของคุณ เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ในการประมวลผลภาพการฝึกอบรมเชิงบวกและลบและฝึกอบรมขั้นตอนวิธีการจดจำใบหน้า (โปรดทราบว่าการฝึกอบรมนี้จะใช้เวลาประมาณ 10 นาทีในการทำงาน): train.py หลาม