Как запустить два экземпляра cv2, используя библиотеку face_recognition - PullRequest
Новая
       91

Как запустить два экземпляра cv2, используя библиотеку face_recognition

0 голосов
/ 30 января 2020

Я делаю приложение для распознавания лиц, используя библиотеку face_recognition, которая использует dlib. я хотел бы открыть одно окно, показывающее веб-камеру и узнающую, что в ней, и, если появляется неизвестное лицо, я мог бы добавить это лицо в «список распознавания». проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что когда моя программа видит неизвестное лицо, она вызывает «save_image ()», что требует ввода данных пользователем, и это приводит к зависанию видео с веб-камеры, пока пользователь не введет имя! то, что я хотел бы случиться, - то, что, когда Неизвестное лицо прикладывает видео от веб-камеры, продолжает работать, и я мог бы ввести имя в то же самое время. спасибо 

import face_recognition
import cv2
import numpy as np
import time
import os
global known_face_encodings
global known_face_names
known_face_encodings=[]
known_face_names=[]
global new_name
new_name=""

def save_image():
    cap = cv2.VideoCapture(0) # video capture source camera (Here webcam of laptop) 
    ret,frame = cap.read() # return a single frame in variable `frame`
    global new_name
    new_name = input("nombre: ")

    cv2.imshow('img1',frame) #display the captured image
    cv2.imwrite("pic/"+new_name+'.png',frame)
    cv2.destroyAllWindows()

    cap.release()

    time.sleep(1)
    read_image()
    start()


def read_image():

    for fichier in os.listdir("pic/"):

        loaded = face_recognition.load_image_file("pic/"+fichier)
        new_face_encoding = face_recognition.face_encodings(loaded)

        if len(new_face_encoding) > 0:

            new_face_encoding = new_face_encoding[0]
            global known_face_encodings
            known_face_encodings.append(new_face_encoding)
            global known_face_names
            known_face_names.append(fichier)



    else:
        print(known_face_names)


def start():

    global known_face_encodings
    global known_face_names
    video_capture = cv2.VideoCapture(0)
    read_image()
    print(known_face_names)
    new_name = ""
    new_image = []
    face_locations = []
    face_encodings = []
    face_names = []
    process_this_frame = True


    while True:

        ret, frame = video_capture.read()


        small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)


        rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]


        if process_this_frame:

            face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
            face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

            face_names = []
            for face_encoding in face_encodings:

                matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
                name = "Unknown"







                face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)
                best_match_index = np.argmin(face_distances)
                if matches[best_match_index]:
                    name = known_face_names[best_match_index]

                face_names.append(name)

        process_this_frame = not process_this_frame



        for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):

            top *= 4
            right *= 4
            bottom *= 4
            left *= 4


            cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)


            cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
            font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX

            cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
            if name == "Unknown":
                save_image()


        cv2.imshow('Video', frame)


        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            video_capture.release()
            cv2.destroyAllWindows()
            break




start()
...