machine-learning

Estudo de ML com Python

Reconhecimento facial :

Sistema de reconhecimento facial utilizando OpenCV e Python. Esse sistema é capaz de detectar a face do usuário, efetuar a captura da imagem e armazena-lá em um diretório local, realizar o treinamento do classificar para o reconhecimento e por fim reconhecer a imagem do usuário cadastrado.

Instalação

• Instale o Python 3.6.3
  • Instale a biblioteca numpy (pip install numpy)
  • Procure pela distribuição opencv_python-3.3.0+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl *Observação: Essa distribuição vária de acordo com sua versão do Python (32 ou 64 bits)
  • Instale a biblioteca OpenCV (pip install "opencv_python-3.3.0+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl")
• Instale o jupyter lab
  • Acesse as configurações
  • Project: (Nome do projeto), Project Interpreter
  • Adicione os interpretadores: numpy, opencv-python, pip

Execução

Módulo de captura (captura.ipynb)

Esse módulo é responsável por realizar a captura da imagem de sua webcam, ao iniciar o modulo ele irá soliciar um id pela qual a pessoa será identificada e após isso será aberta a janela para captura das imagens. A captura das imagens pode ser efetuada apertando a tecla 'Q'.

• Repare que haverá uma pasta vazia com o nome de "fotos", essa pasta irá conter todas as imagens capturada pelo módulo de captura

Módulo de treinamento (treinamento.ipynb)

Esse módulo é responsável por realizar o treinamento das imagens coletadas.

Módulo de reconhecimento(métrica) (classificadorEigen.ipynb e classificadorLBPH.ipynb)

Os módulos de reconhecimento realizam o reconhecimento facial de acordo com o classificador criado no módulo anterior. Lembrando de cada reconhecedor tem seu arquivo classificador.