《人工智能开源硬件与Pyhthon编程实践》课件 项目9 人眼检测与瞳孔检测.pptVIP

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人眼检测与瞳孔检测 人工智能开源硬件与python编程实践 情境导入 智能手机、智能相机普遍采用了自动跟踪人脸、自动对焦的技术,辅助人们拍下美好画面。新功能还支持实时检测眼睛,实现自动对焦。 在人脸检测的基础上进一步进行人眼和瞳孔检测有很多重要用途。在学校智慧教室中,利用人眼检测等技术可以判断学生有没有集中精力学习,有没有关注讲台等,进行课堂教学质量的监控。 任务与目标 了解人眼检测与瞳孔检测技术的基本原理、Haar相关算法和应用框架; 掌握运用人工智能机器视觉开源硬件设计智能应用系统的方法,掌握Python语言的编程方法; 应用人工智能机器视觉开源硬件和Python相关算法,编写代码调用Haar Cascade算法,实现人眼检测与瞳孔检测功能; 针对生活应用场景进行创意设计,设计有实用价值的人眼检测与瞳孔检测应用系统。 知识拓展:Haar分类器训练过程 采集人脸图像,建立人脸、非人脸样本集; 计算Haar-like特征值和积分图; 进行弱分类器训练,筛选出T个最优弱分类器; 把这T个最优弱分类器传给AdaBoost算法,训练出区分人脸和非人脸的强分类器; 使用筛选式级联把强分类器级联到一起,提高准确率。 知识拓展:正样本训练数据 从开放人脸数据集中提取了16个人的人脸图像数据文件,存放在正样本文件夹中,每个人的人脸图像文件单独另建一个子目录存放。 知识拓展:负样本训练数据 收集一批与人脸无关的图像作为人脸分类器的负样本文件。这些图像都不包含有完整人脸,主要是人身体的其它部位,以及户外、居室、教室等人们经常活动的地方。负样本照片存放在负样本文件夹中 。 知识拓展:创建训练样本 格式化训练数据。启动训练前,需要对所收集的样本数据进行规范化,需要统一图像文件的大小,宽高比统一设为1:1,正样本背景要一致等。实际训练中,一般都是采用20*20像素的小图像块,在此基础上计算出Haar特征。 使用opencv的opencv_createsamples工具,通过描述文件的图片列表清单来创建训练样本。 输入训练样本配置文件的路径,生成vec文件与负样本列表文本文件 。 知识拓展:训练cascade分类器 使用分类器训练工具opencv_traincascade 。 训练中,要把负样本和bg.txt文件拷贝到build/x64/vc14/bin目录下,还需要在data文件夹下新建文件HaarReslut来保存训练的结果。 opencv_traincascade.exe -data C:\Users\Administrator\Desktop\data\HaarReslut -vec C:\Users\Administrator\Desktop\data\mysamples_341.vec -bg bg.txt -numPos 170 -numNeg 500 -numStages 12 -featureType HAAR -w 24 -h 24 -minHitRate 0.996 -maxFalseAlarmRate 0.5 -mode ALL 设计与实践 模型加载 瞳孔定位 瞳孔检测系统的Python编程 运行结果分析 模型加载 视觉库内置有已经训练好的相关Haar模型,如“frontalface”人脸模型和“eye”人眼模型,编程是直接指定即可。 人脸检测模型的加载 #加载Haar Cascade级联分类器,启用内置人脸检测模型,分类器的比对阶段数设置为25; face_cascade = image.HaarCascade(frontalface, stages=25) 人眼检测模型的加载 #加载Haar Cascade级联分类器,启用内置人眼检测模型,分类器的比对阶段数设置为25; face_cascade = image.HaarCascade(eye, stages=25) 瞳孔定位 利用人脸Haar模型在整个图像帧中快速有哪些信誉好的足球投注网站到人脸后,再启用人眼Haar模型在人脸区域中检测人眼区域。在检测到的2个人眼区域中分别寻找区域中颜色最深处的中心点,就当做瞳孔的位置。 先使用image.find_features()和Haar算子frontalface来有哪些信誉好的足球投注网站人脸。然后使用image.find_features和Haar算子find_eye 在人脸区域有哪些信誉好的足球投注网站眼睛。最后,在返回的每个眼睛ROI区域上调用这一方法,得到瞳孔的位置坐标。 瞳孔检测的编程 #在识别到的人眼中寻找瞳孔。 for e in eyes:#e是先前过程中有哪些信誉好的足球投注网站到的若干人眼矩形区域; iris = img.find_eye(e) #find_eye((x, y, w, h))参数是一个矩形区域,左上顶点为(x,y)

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