Модели лицо: основные черты и способы определения

Содержание

Использование функции Face ID на iPhone и iPad Pro

С помощью технологии Face ID можно безопасно разблокировать iPhone и iPad, подтверждать покупки, выполнять вход в приложениях и многое другое одним только взглядом.

 

  • Настройка Face ID

  • Разблокировка с помощью Face ID

  • Выполнение покупок с помощью Face ID

  • Выполнение входа с помощью Face ID

Настройка Face ID

Убедитесь, что камеру TrueDepth и ваше лицо ничего не закрывает. Если ваши нос или рот чем-то прикрыты, например очками или маской для лица, может появиться предложение временно снять их.

Владельцы iPhone 12 или более новых моделей с iOS 15.4 и более поздней версии могут использовать Face ID и в маске. Технология Face ID лучше всего работает, когда iPhone или iPad находится на расстоянии примерно 25–50 см от вашего лица.

 

Следуйте инструкциям ниже, чтобы настроить Face ID.

  1. Перейдите в меню «Настройки» и выберите «Face ID и код-пароль». При необходимости введите пароль. Если вы не задали код-пароль, появится запрос на создание код-пароля, который можно использовать для проверки вашей личности.
  2. Нажмите «Настройка Face ID».
  3. Расположите устройство в вертикальной (портретной) ориентации перед лицом и нажмите «Приступить».
  4. Посмотрите на устройство так, чтобы ваше лицо оказалось в рамке, и плавно двигайте головой по кругу. Если вы не можете двигать головой, нажмите «Параметры Универсального доступа».
  5. После завершения первого сканирования с помощью Face ID нажмите «Дальше».
  6. Плавно совершите круговое движение головой еще раз.
  7. Нажмите «Готово».

Чтобы выбрать функции, где необходимо использовать Face ID, или сбросить настройки Face ID, перейдите в меню «Настройки» и выберите «Face ID и код-пароль».

Требуется помощь по использованию технологии Face ID? Узнайте, какие модели iPhone и iPad поддерживают Face ID.

Face ID нельзя использовать в альбомной ориентации с включенной функцией «Face ID в маске».

Разблокировка iPhone и iPad с помощью Face ID

 

  1. Поднимите или коснитесь iPhone или iPad, чтобы вывести его из режима сна.
  2. Смахните вверх от нижнего края экрана блокировки.
  3. Если вы используете iPhone, удерживайте его в вертикальной (портретной) ориентации, а затем посмотрите на экран.

На iPad или iPhone 12 или более поздней модели можно держать устройство в книжной или альбомной ориентации. Если устройство находится в горизонтальной ориентации, убедитесь, что вы не закрываете пальцем камеру TrueDepth. Затем посмотрите на экран. Если ваши рот и нос скрыты маской для лица, то после смахивания вверх появится запрос на ввод код-пароля.

Чтобы включить или отключить эту функцию, перейдите в меню «Настройки», выберите «Face ID и код-пароль» и нажмите «Разблокировка iPhone» или «Разблокировка iPad».

Использование Face ID для совершения покупок

Функцию Face ID можно использовать для авторизации покупок с помощью Apple Pay и в магазинах iTunes Store, App Store и Магазине книг в Apple Books.

Использование функции Face ID со службой Apple Pay

Чтобы совершить покупку в магазине, выполните действия ниже.

  1. Убедитесь, что используете iPhone.
  2. Проверьте, настроена ли служба Apple Pay и включена ли она в меню «Настройки» > «Face ID и код-пароль».
  3. Для использования карты по умолчанию дважды нажмите боковую кнопку. Чтобы использовать другую карту, дважды нажмите боковую кнопку, нажмите карту по умолчанию и выберите другую карту.
  4. Посмотрите на iPhone для прохождения аутентификации с помощью Face ID. Если вы носите маску для лица, закрывающую рот и нос, а использование функции Face ID в маске не настроено, нажмите «Оплатить с код-паролем» и введите код-пароль.
  5. Поднесите верхнюю часть iPhone к бесконтактному устройству считывания.
  6. Дождитесь отображения слова «Готово» и галочки.

Чтобы совершить покупку в приложении или на веб-сайте, выполните действия ниже.

  1. Нажмите кнопку «Купить с использованием Apple Pay» или выберите Apple Pay в качестве способа оплаты. Подтвердите платежную информацию. Чтобы выбрать другую карту для оплаты, нажмите кнопку «Далее» > рядом с вашей картой.
  2. Дважды нажмите боковую кнопку, а затем посмотрите на iPhone или iPad.
  3. Дождитесь отображения слова «Готово» и галочки.

 

Использование Face ID в iTunes Store, App Store и разделе «Магазин книг» Apple Books

Чтобы при помощи Face ID оплачивать покупки в iTunes Store, App Store и разделе «Магазин книг», перейдите в меню «Настройки» > «Face ID и код-пароль» и убедитесь, что параметр «iTunes Store и App Store» активен. Затем выполните указанные действия.

  1. Откройте iTunes Store, App Store или Магазин книг, а затем выберите товар, который хотите купить.
  2. Когда появится запрос на оплату, дважды нажмите боковую кнопку, а затем посмотрите на iPhone или iPad. Если вы носите маску для лица, закрывающую рот и нос, а использование функции Face ID в маске не настроено, нажмите «Оплатить с код‑паролем» и введите код-пароль.
  3. Дождитесь отображения слова «Готово» и галочки.

При первой покупке в iTunes Store, App Store или Магазине книг может отобразиться запрос на ввод пароля для учетной записи Apple ID.

Вход с помощью Face ID

Можно использовать Face ID для входа в определенные приложения и автоматического ввода имен пользователей и паролей для веб-сайтов в Safari.

Вход в приложения

Можно использовать Face ID для входа в приложения, которые поддерживают авторизацию с помощью Touch ID:

  1. Откройте приложение и нажмите кнопку входа.
  2. При запросе разрешите приложению использовать ваши имя пользователя и пароль.
  3. Посмотрите на iPhone или iPad, чтобы выполнить вход.

Чтобы просматривать приложения, которые используют Face ID для входа, и управлять ими, перейдите в меню «Настройки» > «Face ID и код-пароль» и нажмите «Другие программы».

Если вы используете приложение, которое поддерживает Face ID, но оно не предлагает использовать Face ID для входа, может потребоваться сначала выполнить вход в приложение вручную.

Автоматический ввод паролей в Safari

Вы можете использовать Face ID для автоматического ввода имен пользователей и паролей для веб-сайтов в Safari:

  1. Перейдите в меню «Настройки» > «Face ID и код-пароль» и включите функцию «Автозаполнение пароля».
  2. Откройте Safari и перейдите на веб-сайт.
  3. Нажмите поле входа. Если над клавиатурой отображаются имя пользователя и пароль, нажмите их.
  4. Посмотрите на iPhone или iPad, чтобы автоматически ввести имя пользователя и пароль.

 

Дополнительная информация

Дата публикации: 

Как подобрать очки для круглого лица, советы

Обладатели круглого лица нередко затрудняются подобрать себе очки. Проблемы возникают не только с очками от солнца, но и медицинскими оправами, которые предназначаются для коррекции зрения. Все дело в том, что особенностью круглого лица является то, что его ширина и длина равны. Поэтому не каждая модная оправа удачно «сядет» на лицо. Как уж тут не растеряться среди множества вариантов, представленных на витринах как «тренд сезона». А ведь нам всем хочется выглядеть стильно и модно! Возможно ли это, если ваше лицо напоминает круглое румяное яблочко? Да, возможно, если следовать нескольким нехитрым правилам подбора.

Как определить, что у вас круглое лицо?

Для такого лица характерны пухлые щечки, округлая линия подбородка и волос. По мнению стилистов, это довольно распространенный тип внешности, особенно характерный для славян. Если кто-то считает круглое лицо недостатком, то совершенно напрасно. Круглолицые женщины всегда выглядят чуточку моложе своих ровесниц, более добродушно, располагающе именно за счет мягкости черт.

Чтобы определить, какой формы ваше лицо, можно провести простой тест. Для этого гладко зачешите волосы, подойдите к зеркалу и обведите свое отражение с помощью косметического карандаша. Полученную форму измерьте по ширине и длине. Если это расстояние почти совпадает, то вы действительно обладатель круглого лица. При подборе прически, украшений, аксессуаров и очков ориентируйтесь на наши рекомендации.

Что подходит круглому лицу?

Все, что может зрительно его вытянуть. Для этого используйте крупные длинные серьги любой формы, кроме, разумеется, круглой. Следует избегать также серег в виде крупных колец, коротких цепочек, колье, бус, которые плотно облегают шею. Что касается стрижек, то старайтесь выбирать прически с объемом в зоне макушки. Здесь вам поможет укладка феном, легкий начес. Обладательницам длинных волос подойдут крупные мягкие локоны, «короны» из кос.

Подбор очков по форме лица

Общие правила подбора очков

Как и в случае с бижутерией, следует выбирать такие модели очков, которые способны зрительно удлинить лицо. При этом необходимо учитывать ваши индивидуальные особенности, такие как форма и размер носа, размер и расположение глаз. Вот несколько советов относительно очков:

  • если вы обладательница миниатюрного круглого лица, то не стоит выбирать слишком большие оправы в массивной оправе.
  • из-за маленького носа или плоской переносицы очки могут смещаться на щеки, а не «садиться» на нос, как им и положено. В этом случае обратите внимание на более изящные аксессуары. Следите, чтобы верхняя рамка оправы находилась на уровне изгиба бровей.

Какими бы особенностями не обладала ваша внешность, следует помнить основное правило для круглого лица: не выбирайте модели, которые расширяют лицо по бокам. Вот перечень очков, которые вам следует избегать или, в крайнем случае, выбирать те их вариации, которые не будут делать ваше лицо шире:

  • большие очки в массивной оправе
  • очки и оправы контрастных цветов, которые зрительно разделяют лицо на две части – верхнюю и нижнюю
  • очки с заушниками, начинающимися в нижней части оправы
  • модели, у которых слишком широкое переносье
  • классические «пилот» или «авиаторы»
  • абсолютно круглые очки или «раунды»
  • оправы-«половинки» для чтения

Какие очки лучше выбрать для круглого лица?

Мода нынешнего сезона, к счастью, предлагает нам множество моделей, которые способны украсить круглое лицо, удлинить его, сделать черты более изящными. Прежде всего, это знаменитые «кошки» или, как их еще называют, «кошачий глаз» — очки, которые были популярны в далекие 50-е. Несомненно, это самая женственная форма оправы, которую только могла создать оптическая индустрия. К «кошкам» питали слабость знаменитые кинодивы тех времен, такие как Мерлин Монро, Одри Хепберн. Характерная черта таких очков – вытянутые к вискам уголки. Благодаря чему оправа зрительно вытягивает лицо, отвлекая внимание от круглых щек и мягкого подбородка.

Очки «кошачий глаз»

Некоторые примеры оправ из нашего каталога:

В каталог оправ

Еще одна подходящая для круглого лица форма – очки-«бабочки». Как и в «кошках», уголки оправы в таких очках стремятся вверх, к вискам. Но в отличие от первых, «бабочки» имеют более широкий проем, напоминающий крыло дневной красавицы, в честь которой и была названа эта форма. Выбирая такие оправы, следует помнить о пропорциях лица. Старайтесь не перегружать внешность слишком громоздкой оправой. Остановите свой выбор либо на безободковом варианте, либо на легких полупрозрачных очках из нежного пластика.

Очки «бабочки»

Некоторые примеры оправ из нашего каталога:

В каталог оправ

Узкие очки

В прошлом году в моду вошли очень узкие очки, которые тут же получили название «Нео» или «матрица». Все дело в том, что такие такая форма уж больно напоминает очки Нео из знаменитого фантастического фильма братьев Вачовски. Если выбрать оправы с узкими проемами, но широкими заушниками, то их вполне можно использовать, чтобы вытянуть широкое лицо в длину. Вы можете дополнить такой образ очень длинными серьгами, которые усилят эффект и приблизят форму лица к желанному овалу.

Некоторые примеры оправ из нашего каталога:

В каталог оправ

Большие очки квадратной формы – еще один беспроигрышный вариант для круглого лица. Однако в этом случае снова необходимо помнить о пропорциях лица и оправы.

Не следует перегружать внешность массивными оправами. Иначе вы рискуете накинуть себе десяток лишних лет, ведь круглое лицо с его «детскостью» не терпит никакой тяжести, громоздкости и крупных деталей.

Некоторые примеры оправ из нашего каталога:

В каталог оправ

Если вы предпочитаете классику, то присмотритесь к традиционным прямоугольным или трапециевидным формам. Такие модели будут отлично смотреться в безободковой или полуободковой оправе из тонкого металла. А если душа просит чего-то изысканного, то есть смысл предпочесть модели из пластика пастельных оттенков в сочетании с тонкими металлическими заушниками.

Некоторые примеры оправ из нашего каталога:

В каталог оправ

Несмотря на то, что в подборе очков четко действует принцип противоположности, круглолицым женщинам и мужчинам стоит обратить внимание на модель «клабмастер». Эта форма была изобретена в США в середине прошлого века. Сегодня такие очки представлены в коллекциях практически всех брендов.

Но самые известные «клабмастеры» — это, конечно, Ray-Ban. Несмотря на то, что такие аксессуары имеют скругленную нижнюю часть, более массивная верхняя рамка контрастного цвета притягивает внимание к линии бровей, отвлекая взгляд от круглых щек и подбородка. Также форма «клабмастера», как правило, всегда немного выходит за контуры лица, что также способствует зрительному вытягиванию круглого лица в длину.

Клабмастеры

Некоторые примеры оправ из нашего каталога:

В каталог оправ

Что делать с цветом?

Как мы уже говорили, обладателям круглых лиц следует внимательно отнестись к оттенку очков. Слишком контрастные или темные цвета прибавляют возраст и выглядят агрессивно. А круглое лицо с его мягкими чертами не терпит никакой грубости. Если очень хочется темную оправу, отдайте предпочтение оттенкам коричневого: черепаховый, бежевый, леопардовый. Достойно и элегантно выглядят очки бирюзового, голубого, синего цвета.

Из металлических моделей неплохо смотрятся на круглолицых серебряные и золотые оправы. Но в этом случае не покупайте аксессуары из блестящего металла: блеск, как и обилие страз, цветных камней, крупных металлических деталей делают лицо шире. А вот небольшой оригинальный декор в верхней части рамки вполне уместен.

Что касается линз, то классической рекомендацией является темный оттенок стекол. В новом сезоне набирают популярность солнцезащитные очки с линзами всех оттенков радуги, а также двух и трехцветными линзами. И хотя мы советуем с осторожностью относиться к выбору цвета, женщины и мужчины с лицом круглой формы могут позволить себе модели с фиолетовыми, синими, зелеными или серыми линзами. Особенно, если эти оттенки будут гармонировать с другими аксессуарами в образе.

Каталог солнцезащитных очков

Материал очков для круглого лица

Очки изготавливают из самых различных материалов. Глобально их можно поделить на полимерные и металлические. Пластиковые оправы – это очки, изготовленные из ацетата целлюлозы, полиамида, нейлона, кевлара, оптила и т.д. Для металлических оправ используют различные сплавы меди и титана, а также алюминий и нержавеющую сталь. В коллекции пластиковых моделей всегда представлены оправы более разнообразной цветовой гаммы, а также интересных цветовых комбинаций. Что касается металлических моделей, то здесь выбор цвета не столь богатый, но зато очки из металла считаются более прочными и износостойкими.

Для круглого лица подходят очки как металлические, так и пластиковые. Все зависит от ваших предпочтений и желаний. Отлично смотрятся на круглом лице модели из комбинированных материалов, например, с рамкой из ацетата и тонкими металлическими заушниками. Изысканным выбором могут стать модели из полупрозрачного пластика нежных оттенков розового, бежевого, голубого или совершенно прозрачные очки, которые специалисты называют «кристалл». И мужчинам, и женщинам, форма лица которых приближена к форме круга, пойдут очки из матового золотого или серебряного металла. В этом случае аксессуар не будет слишком выделяться на лице и поможет создать элегантный образ.

Каталог оправ

Наши салоны

Как мне получить модельное лицо

В современном мире наше присутствие жизненно важно для качества нашей жизни. Вы можете подумать, что не стоит судить о книге по обложке, и вы абсолютно правы. Однако в действительности этого не происходит. Если человек носит свободную одежду, можно предположить, что он антисанитарный по своей природе. Если мужчина носит модный костюм, вы будете думать, что у него хорошая работа. Если вы проходите собеседование на работу, а их волосы сальные и грязные, или их одежда в пятнах, гораздо менее вероятно, что вы захотите, чтобы они сделали эту работу за вас. Так устроен мир, и мы мало что можем с этим поделать.

Итак, единственное, что мы действительно можем сделать, это убедиться, что мы выглядим как можно лучше. Если вы видите, что вы тщательно одеты, если у вас блестящие волосы и безупречная кожа, люди, естественно, будут считать вас лучшим. Конечно, первое, что все замечают в вас, — это ваше лицо, которое делает ваше лицо самым ценным достоянием. Это может помочь вам произвести впечатление, поэтому вот несколько советов, которые помогут вам создать модельное лицо.

Одутловатое лицо иногда возникает из-за отека, который возникает, когда в нашем организме скапливается вода. Это только тогда, когда нашему телу не хватает воды, в которой оно нуждается, поэтому, если вы чувствуете вздутие живота, пить воду — это одно из первых действий. Обычно вы слышали, что восемь больших стаканов воды пригодятся, но это не так просто. Хотя в целом это хорошее правило, существует множество факторов, которые следует учитывать, когда речь идет о рекомендуемом потреблении воды, наиболее важными из которых являются ваш вес и образ жизни. Если вы регулярно занимаетесь спортом (а вы должны это делать), вам нужно больше пить. Если ваш образ жизни в основном сидячий, вам потребуется меньше воды. В любом случае, не позволяйте себе пить слишком долго, и все будет в порядке.

Легче сказать, чем сделать, верно? Однако, если вы полны, ваше лицо также будет выглядеть пухлым. Поэтому, чтобы иметь стройное и модельное лицо, вам обязательно нужно похудеть. Это не означает, что вы должны стремиться сделать кожу и кости тоньше, но несколько килограммов помогут сделать ваше лицо более худым.

Внешний вид сегодня все? Как получить модельные черты лица? Вдохновляйтесь нашими различными советами

Хороший способ сделать ваше лицо более сильным — выполнять лицевые упражнения. Несмотря на то, что это не те упражнения, к которым мы привыкли, и они могут заставить нас чувствовать себя глупо, они могут помочь нам выглядеть моложе и на самом деле могут привести в тонус наше лицо. Таким образом, ваша кожа не будет стягиваться в результате потери веса, поэтому вы получите все преимущества стройности без недостатков! Если вы попробуете и будете выполнять их последовательно, вы увидите, что они того стоят.

Если вам нужны немедленные результаты, вы можете использовать макияж, чтобы создать иллюзию более стройного лица. Контурирование может показаться сложным, но на самом деле это довольно просто. Правило, которому вы должны следовать, заключается в том, что вы наносите бронзер там, где были бы тени, если бы вы сделали акцент на скулах, а хайлайтер наносите на участки, которые хотите сделать более выраженными. В Интернете есть много руководств и видеоуроков, поэтому, если вы хотите быстрых результатов, вам стоит попробовать. Тем не менее, если вы обеспокоены последствиями старения, которые сильный макияж может оказать на ваше лицо, вы можете подумать о незначительном косметическом вмешательстве, таком как увеличение щек.

Если вам меньше сорока лет, скорее всего, жир вашего ребенка еще не растаял. Жир на наших щеках со временем исчезает, поэтому с возрастом наши лица становятся все тоньше и тоньше. Сейчас, к сожалению, это означает, что при уменьшении количества жира лицо иногда выглядит неэстетично и впало из-за отсутствия формы, а лишняя кожа может испортить его общий вид. Чтобы бороться с этим, большинство людей выбирают незначительные вмешательства, такие как блефаропластика, которая может исправить проблему вместе с лишней кожей. Таким образом, вы получите желаемое определение и молодой вид, которого мы все жаждем.

Весь фаст-фуд вызывает вздутие живота, так как в основном он жареный и жирный. Газированные напитки и очень соленая пища также являются плохим выбором, если у вас вздутие живота и вздутие живота, поэтому вам также следует сократить их потребление. Есть много различных видов пищи, которые могут вызывать подобные проблемы, и в зависимости от вашего организма некоторые могут вызывать серьезные, а некоторые незначительные проблемы. Будьте осторожны с тем, что вы едите, и это спасет вас больше, чем просто вздутие живота, потому что большинство продуктов, вызывающих вздутие живота, также вызывают проблемы с пищеварением.

«Заинтересованные модели  нажмите здесь  , чтобы узнать больше о профессии информационного моделирования. »

Распознавание лиц с помощью OpenCV и глубокого обучения

Нажмите здесь, чтобы загрузить исходный код к этому сообщению

Последнее обновление 4 июля 2021 г.

Сегодня я собираюсь поделиться с вами малоизвестным секретом относительно библиотеки OpenCV:

Вы можете выполнять быстрое и точное обнаружение лиц с помощью OpenCV, используя предварительно обученный модель детектора лиц с глубоким обучением, поставляемая с библиотекой.

Возможно, вы уже знаете, что OpenCV поставляется «из коробки» с предварительно обученными каскадами Хаара, которые можно использовать для распознавания лиц…

… но я готов поспорить, что вы не знаете о «скрытый» детектор лиц на основе глубокого обучения , который был частью OpenCV, начиная с OpenCV 3.3.

В оставшейся части сегодняшнего сообщения в блоге я расскажу:

  • Где находится этот «скрытый» детектор лиц с глубоким обучением в библиотеке OpenCV
  • Как вы можете выполнять обнаружение лиц в изображениях с использованием OpenCV и глубокого обучения
  • Как вы можете выполнить обнаружение лиц в видео с использованием OpenCV и глубокого обучения

Как мы увидим, каскады Хаара легко поменять местами для их более точные аналоги детектора лиц с глубоким обучением.

Чтобы узнать больше об распознавании лиц с помощью OpenCV и глубоком обучении, просто продолжайте читать!

  • Обновление за июль 2021 г.: Включен новый раздел об альтернативных методах обнаружения лиц, которые вы можете использовать в своих проектах.
Ищете исходный код этого поста?
Перейти прямо к разделу загрузок

Распознавание лиц с помощью OpenCV и глубокого обучения

Сегодняшняя запись в блоге разбита на три части.

В первой части мы обсудим происхождение более точных детекторов лиц OpenCV и их место в библиотеке OpenCV.

Оттуда я покажу, как вы можете выполнять распознавание лиц на изображениях с помощью OpenCV и глубокого обучения.

Затем я завершу запись в блоге, обсуждая, как вы можете применять распознавание лиц к видеопотокам с помощью OpenCV и глубокого обучения.

Где в OpenCV живут эти «лучшие» детекторы лиц и откуда они взялись?

Еще в августе 2017 года был официально выпущен OpenCV 3.3, который принес с собой значительно улучшенный модуль «глубоких нейронных сетей» ( dnn ).

Этот модуль поддерживает ряд сред глубокого обучения, включая Caffe, TensorFlow и Torch/PyTorch.

Основной разработчик модуля dnn , Александр Рыбников, проделал огромный объем работы, чтобы сделать этот модуль возможным (за что ему большое спасибо и аплодисменты).

И с момента выпуска OpenCV 3.3 я делился рядом руководств по глубокому обучению OpenCV, в том числе:

  • Глубокое обучение с OpenCV
  • Обнаружение объектов с помощью глубокого обучения и OpenCV
  • Обнаружение объектов в реальном времени с помощью глубокого обучения и OpenCV
  • Глубокое обучение на Raspberry Pi с OpenCV
  • Raspberry Pi: обнаружение объектов глубокого обучения с помощью OpenCV
  • Глубокое обучение: как работает blobFromImage в OpenCV

Однако большинство пользователей OpenCV не знают, что Рыбников включил более точный детектор лиц на основе глубокого обучения, включенный в официальную версию OpenCV (хотя его может быть немного сложно найти, если вы не знаете, где смотреть).

Детектор лиц на основе Caffe можно найти в подкаталоге face_detector образцов dnn:

Рисунок 1: В репозитории OpenCV на GitHub есть пример распознавания лиц методом глубокого обучения.

При использовании модуля глубокой нейронной сети OpenCV с моделями Caffe вам потребуются два набора файлов:

  • Файлы .prototxt , которые определяют архитектуру модели (т. е. сами слои)
  • .caffemodel , который содержит веса для реальных слоев

Оба файла необходимы при использовании моделей, обученных с помощью Caffe для глубокого обучения.

Однако в репозитории GitHub вы найдете только файлы prototxt.

Файлы веса , а не включены в каталог образцов OpenCV , и для их поиска требуется немного больше копания…

Где я могу получить более точные детекторы лица OpenCV?

Для вашего удобства я включил оба :

  1. файлы prototxt Caffe
  2. и файлы веса моделей Caffe

…внутри «Загрузки» 9005 3 раздел этого сообщения в блоге.

Чтобы перейти к разделу загрузок, просто нажмите здесь.

Как работает детектор лиц с глубоким обучением OpenCV?

Рисунок 2: Глубокое обучение с модулем DNN OpenCV. Детектор лиц с глубоким обучением

OpenCV основан на структуре Single Shot Detector (SSD) с базовой сетью ResNet (в отличие от других твердотельных накопителей OpenCV, которые вы, возможно, видели, которые обычно используют MobileNet в качестве базовой сети).

Полный обзор твердотельных накопителей и ResNet выходит за рамки этой публикации в блоге, поэтому, если вы хотите узнать больше о детекторах одиночных выстрелов (в том числе о том, как обучить свои собственные детекторы объектов глубокого обучения), начните с этой статьи здесь. в блоге PyImageSearch, а затем ознакомьтесь с моей книгой Deep Learning for Computer Vision with Python , которая включает подробные обсуждения и код, позволяющий обучать собственные детекторы объектов.

Распознавание лиц на изображениях с помощью OpenCV и глубокого обучения

В этом первом примере мы узнаем, как применять распознавание лиц с помощью OpenCV к одиночным входным изображениям.

В следующем разделе мы узнаем, как изменить этот код и применить распознавание лиц с помощью OpenCV к видео, видеопотокам и веб-камерам.

Откройте новый файл, назовите его detect_faces.py и вставьте следующий код:

 # импортировать необходимые пакеты
импортировать numpy как np
импортировать аргументы
импорт cv2
# создаем аргумент parse и анализируем аргументы
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
help="путь к входному изображению")
ap.add_argument("-p", "--prototxt", required=True,
help="путь к файлу prototxt Caffe 'deploy'")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
help="путь к предварительно обученной модели Caffe")
ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0. 5,
help="минимальная вероятность фильтрации слабых обнаружений")
аргументы = вары (ap.parse_args())
 

Здесь мы импортируем необходимые пакеты ( строки 2-4 ) и анализируем аргументы командной строки ( строки 7-16 ).

У нас есть три обязательных аргумента:

  • --image : Путь к входному изображению.
  • --prototxt : Путь к файлу prototxt Caffe.
  • --model : Путь к предварительно обученной модели Caffe.

Необязательный аргумент, --confidence , может перезаписать пороговое значение по умолчанию 0,5, если хотите.

Оттуда давайте загрузим нашу модель и создадим большой двоичный объект из нашего изображения:

 # загрузим нашу сериализованную модель с диска
print("[INFO] загрузка модели. ..")
сеть = cv2.dnn.readNetFromCaffe (аргументы ["prototxt"], аргументы ["модель"])
# загружаем входное изображение и создаем входной BLOB-объект для изображения
# изменив размер до фиксированного 300x300 пикселей, а затем нормализовав его
изображение = cv2.imread (аргументы ["изображение"])
(ч, ш) = изображение.форма[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(изображение, (300, 300)), 1.0,
(300, 300), (104,0, 177,0, 123,0))
 

Во-первых, мы загружаем нашу модель, используя наши пути к файлам --prototxt и --model . Мы сохраняем модель как net ( Line 20 ).

Затем мы загружаем изображение ( Line 24 ), извлекаем размеры ( Line 25 ) и создаем большой двоичный объект ( Lines 26 и 27 ).

dnn.blobFromImage выполняет предварительную обработку, которая включает настройку размеров большого двоичного объекта и нормализацию. Если вам интересно узнать больше о dnn.blobFromImage , я подробно рассматриваю эту запись в блоге.

Далее применим распознавание лиц:

 # пропустим блоб по сети и получим детектирование и
# предсказания
print("[INFO] обнаружение вычислительных объектов...")
net.setInput(большой двоичный объект)
обнаружения = net.forward()
 

Для обнаружения лиц мы пропускаем blob через сеть на Строки 32 и 33 .

И оттуда мы перейдем к обнаружению и нарисуйте прямоугольники вокруг обнаруженных лиц:

 # цикл по обнаружению
для я в диапазоне (0, обнаружение. форма [2]):
# извлечь достоверность (т.е. вероятность), связанную с
# прогноз
достоверность = обнаружение [0, 0, i, 2]
# отфильтровать слабые обнаружения, убедившись, что `доверие`
# больше, чем минимальная достоверность
если уверенность > args["уверенность"]:
# вычислить (x, y)-координаты ограничивающей рамки для
# объект
box = обнаружения[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
 
# рисуем ограничивающую рамку лица вместе со связанным
# вероятность
текст = "{:.2f}%".format(доверие * 100)
y = startY - 10, если startY - 10 > 10, иначе startY + 10
cv2. rectangle (изображение, (startX, startY), (endX, endY),
(0, 0, 255), 2)
cv2.putText (изображение, текст, (startX, у),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,45, (0, 0, 255), 2)
# показать выходное изображение
cv2.imshow ("Вывод", изображение)
cv2.waitKey(0)
 

Мы начинаем перебирать обнаружения на Line 36 .

Оттуда мы извлекаем доверительный интервал ( Строка 39 ) и сравниваем его с доверительным порогом ( Строка 43 ). Мы выполняем эту проверку, чтобы отфильтровать слабые обнаружения.

Если достоверность соответствует минимальному порогу, мы продолжаем рисовать прямоугольник и вместе с вероятностью обнаружения на строках 46-56 .

Для этого мы сначала вычисляем (x, y) -координаты ограничивающей рамки ( строки 46 и 47 ).

Затем мы строим нашу уверенность text string ( Line 51 ), которая содержит вероятность обнаружения.

В случае, если наш текст выйдет за пределы изображения (например, когда обнаружение лица происходит в самом верху изображения), мы сдвинем его вниз на 10 пикселей ( Строка 52 ).

Наш прямоугольник лица и уверенность текст нарисован на изображение на Строки 53-56 .

Оттуда мы возвращаемся к дополнительным обнаружениям, повторяя процесс. Если обнаружений не осталось, мы готовы отобразить наше выходное изображение на экране ( строки 59 и 60 ).

Обнаружение лиц на изображениях с результатами OpenCV

Давайте попробуем детектор лиц с глубоким обучением OpenCV.

Убедитесь, что вы используете раздел «Загрузки» этого сообщения в блоге для загрузки:

  • Исходный код , используемый в этом сообщении блога
  • Файлы prototxt Caffe для глубокого обучения обнаружению лиц
  • Файлы веса Caffe , используемые для глубокого обучения распознаванию лиц
  • примеров изображений , использованных в этом посте

Оттуда откройте терминал и выполните следующую команду:

 $ python detect_faces. py --image rooster.jpg --prototxt deploy.prototxt.txt \
--model res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel
 
Рисунок 3: Мое лицо обнаружено на этом изображении с достоверностью 74 % с использованием детектора лиц с глубоким обучением OpenCV.

На этой фотографии я во время моей первой поездки в Ибор-Сити во Флориде, где цыплята могут свободно гулять по всему городу. Есть даже законы, защищающие цыплят, что мне показалось очень крутым. Несмотря на то, что я вырос в сельской местности, я был очень удивлен, увидев петуха, переходящего дорогу, что, конечно же, породило множество «Почему курица перешла дорогу?» шутки.

Здесь вы можете видеть, что мое лицо распознается с достоверностью 74,30%, хотя мое лицо находится под углом. Каскады Хаара в OpenCV печально известны отсутствием лиц, которые не находятся под «прямым» углом, но с помощью детекторов лиц с глубоким обучением в OpenCV мы можем обнаружить мое лицо.

А теперь посмотрим, как работает другой пример, на этот раз с тремя лицами: —model res10_300x300_ssd_iter_140000. caffemodel Рисунок 4: Детектор лиц OpenCV DNN без проблем находит все три изображения.

Это фото было сделано в Гейнсвилле, штат Флорида, после того, как одна из моих любимых групп отыграла концерт в Loosey’s, популярном баре и музыкальном клубе в этом районе. Здесь вы видите мою невесту ( слева ), меня ( посередине ) и Джейсона ( справа ), участника группы.

Я невероятно впечатлен тем, что OpenCV может обнаружить лицо Триши, несмотря на условия освещения и тени, отбрасываемые на ее лицо в темноте (и с вероятностью 86,81%!)

Опять же, это просто показывает, насколько лучше (с точки зрения точности) детекторы лиц OpenCV с глубоким обучением по сравнению с их стандартными аналогами каскада Хаара, поставляемыми с библиотекой.

Обнаружение лиц в видео и веб-камере с помощью OpenCV и глубокого обучения

Теперь, когда мы узнали, как применять распознавание лиц с помощью OpenCV к отдельным изображениям, давайте также применим распознавание лиц к видео, видеопотокам и веб-камерам.

К счастью для нас, большая часть нашего кода из предыдущего раздела об обнаружении лиц с помощью OpenCV на отдельных изображениях может быть повторно использована здесь!

Откройте новый файл, назовите его detect_faces_video.py и вставьте следующий код:

 # импортировать необходимые пакеты
из imutils.video импортировать VideoStream
импортировать numpy как np
импортировать аргументы
импортировать imutils
время импорта
импорт cv2
# создаем аргумент parse и анализируем аргументы
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--prototxt", required=True,
help="путь к файлу prototxt Caffe 'deploy'")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
help="путь к предварительно обученной модели Caffe")
ap. add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5,
help="минимальная вероятность фильтрации слабых обнаружений")
аргументы = вары (ap.parse_args())
 

По сравнению с предыдущим нам потребуется импортировать три дополнительных пакета: VideoStream , imutils и time .

Если в вашей виртуальной среде нет imutils , вы можете установить его через:

 $ pip install imutils
 

Наши аргументы командной строки в основном такие же, за исключением того, что на этот раз у нас нет аргумента пути --image . Вместо этого мы будем использовать видеопоток нашей веб-камеры.

Оттуда мы загрузим нашу модель и инициализируем видеопоток:

 # загрузить нашу сериализованную модель с диска
print("[INFO] загрузка модели...")
сеть = cv2.dnn.readNetFromCaffe (аргументы ["prototxt"], аргументы ["модель"])
# инициализируем видеопоток и даем сенсору камеры прогреться
print("[INFO] запуск видеопотока...")
против = видеопоток (источник = 0).начало ()
время сна (2.0)
 

Загрузка модели такая же, как описано выше.

Мы инициализируем объект VideoStream , указав камеру с нулевым индексом в качестве источника (как правило, это будет встроенная камера вашего ноутбука или первая обнаруженная камера вашего рабочего стола).

Несколько быстрых заметок:

  • Пользователи Raspberry Pi + picamera могут заменить Line 25 на vs = VideoStream(usePiCamera=True).start() , если вы хотите использовать модуль камеры Raspberry Pi.
  • Если вы анализируете видеофайл (а не видеопоток), замените класс VideoStream на FileVideoStream . Вы можете узнать больше о классе FileVideoStream в этой записи блога.

Затем мы позволяем датчику камеры прогреться в течение 2 секунд ( Строка 26 ).

Оттуда мы перебираем кадры и вычисляем обнаружение лиц с помощью OpenCV:

 # перебираем кадры из видеопотока
пока верно:
# захватить кадр из потокового видеопотока и изменить его размер
# иметь максимальную ширину 400 пикселей
кадр = против чтения ()
кадр = imutils. resize (кадр, ширина = 400)
 
# получить размеры фрейма и преобразовать его в блоб
(ч, ш) = кадр.форма[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(кадр, (300, 300)), 1.0,
(300, 300), (104,0, 177,0, 123,0))
 
# передать блоб по сети и получить обнаружения и
# предсказания
net.setInput(большой двоичный объект)
обнаружения = net.forward()
 

Этот блок должен выглядеть в основном знакомым с версией статического изображения в предыдущем разделе.

В этом блоке мы считываем кадр из видеопотока ( строка 32 ), создаем блок ( строки 37 и 38 ) и передаем блок через глубокий нейрон 901. 11 net для обнаружения лиц ( строки 42 и 43 ).

Теперь мы можем перебрать обнаружения, сравнить их с порогом достоверности и нарисовать на экране лицевые блоки + значения достоверности:

 # цикл по обнаружению
для я в диапазоне (0, обнаружение.  форма [2]):
# извлечь достоверность (т.е. вероятность), связанную с
# прогноз
достоверность = обнаружение [0, 0, i, 2]
# отфильтровать слабые обнаружения, убедившись, что `доверие`
# больше, чем минимальная достоверность
если уверенность < args["уверенность"]:
продолжать
# вычислить (x, y)-координаты ограничивающей рамки для
# объект
box = обнаружения[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
 
# рисуем ограничивающую рамку лица вместе со связанным
# вероятность
текст = "{:.2f}%".format(доверие * 100)
y = startY - 10, если startY - 10 > 10, иначе startY + 10
cv2.rectangle (кадр, (startX, startY), (endX, endY),
(0, 0, 255), 2)
cv2.putText (кадр, текст, (startX, y),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,45, (0, 0, 255), 2)
 

Подробное описание этого блока кода см. в предыдущем разделе, где мы выполняем распознавание лиц на статических изображениях. Код здесь почти идентичен.

Теперь, когда наши определения лиц OpenCV нарисованы, давайте отобразим кадр на экране и дождемся нажатия клавиши:

 # показать выходной кадр
cv2. imshow ("Кадр", кадр)
ключ = cv2.waitKey(1) и 0xFF
 
# если была нажата клавиша `q`, выйти из цикла
если ключ == ord("q"):
перерыв
# сделать небольшую очистку
cv2.destroyAllWindows()
против остановки ()
 

Мы отображаем кадр на экране до тех пор, пока не будет нажата клавиша «q», после чего мы прерываем из цикла и выполняем очистку.

Обнаружение лиц в видео и веб-камере с результатами OpenCV

Чтобы опробовать детектор лиц с глубоким обучением OpenCV, убедитесь, что вы используете раздел «Загрузки» этого сообщения в блоге, чтобы получить:

  • Исходный код используется в этом сообщении в блоге
  • Файлы протокола Caffe для глубокого обучения распознаванию лиц
  • Файлы веса Caffe , используемые для глубокого обучения распознаванию лиц

После того, как вы загрузили файлы, запустить детектор лиц OpenCV с глубоким обучением с помощью веб-камеры легко с помощью этой простой команды: —model res10_300x300_ssd_iter_140000. caffemodel Рисунок 5: Обнаружение лиц на видео с модулем DNN OpenCV.

Полную видеодемонстрацию, включая мой комментарий, вы можете увидеть в следующем видео:

Другие методы обнаружения лиц, которые следует учитывать

В этом руководстве рассказывается, как использовать «скрытый» предварительно обученный детектор лиц с глубоким обучением OpenCV. Эта модель представляет собой хороший баланс скорости и точности .

Однако существуют и другие методы обнаружения лиц, которые вы можете рассмотреть для своих проектов:

  1. Обнаружение лиц с помощью каскадов Хаара: Чрезвычайно быстрое , но склонное к ложным срабатываниям и в целом менее точное, чем лица, основанные на глубоком обучении. детекторы
  2. Обнаружение лиц с помощью dlib (HOG и CNN): HOG более точен, чем каскады Хаара, но требует больших вычислительных ресурсов. Детектор лиц CNN от Dlib — самый точный из всех, но он не может работать в режиме реального времени без графического процессора.
  3. Многозадачные каскадные сверточные сети (MTCNN): очень точный детектор лиц на основе глубокого обучения. Легко совместим как с Keras, так и с TensorFlow.

Наконец, я настоятельно рекомендую прочесть мой Советы, рекомендации и рекомендации по распознаванию лиц , где я подробно описываю плюсы и минусы каждого метода распознавания лиц.

Что дальше? Я рекомендую университет PyImageSearch.

Информация о курсе:
Всего 75 занятий • 86 часов обучающих видеороликов по запросу • Последнее обновление: апрель 2023 г. Я твердо верю, что если бы у вас был правильный учитель, вы могли бы освоить компьютерное зрение и глубокое обучение.

Считаете ли вы, что изучение компьютерного зрения и глубокого обучения должно занимать много времени, быть непосильным и сложным? Или должен включать сложную математику и уравнения? Или требуется степень в области компьютерных наук?

Это , а не случай.

Все, что вам нужно, чтобы освоить компьютерное зрение и глубокое обучение, — это чтобы кто-то объяснил вам простых, интуитивно понятных терминов. Именно это я и делаю . Моя миссия — изменить образование и то, как преподаются сложные темы искусственного интеллекта.

Если вы серьезно относитесь к изучению компьютерного зрения, вашей следующей остановкой должен быть PyImageSearch University, самый полный онлайн-курс по компьютерному зрению, глубокому обучению и OpenCV на сегодняшний день. Здесь вы узнаете, как успешно и уверенно применять компьютерное зрение в своей работе, исследованиях и проектах. Присоединяйтесь ко мне в мастерстве компьютерного зрения.

Внутри PyImageSearch University вы найдете:

  • 75 курсов по основным темам компьютерного зрения, глубокого обучения и OpenCV
  • &проверить; 75 Сертификатов об окончании
  • &проверить; 86 часов видео по запросу
  • &проверить; Совершенно новые курсы, выпускаемые регулярно , чтобы вы могли идти в ногу с самыми современными методами
  • &проверить; Предварительно настроенные ноутбуки Jupyter в Google Colab
  • &проверить; Запускайте все примеры кода в веб-браузере — работает в Windows, macOS и Linux (конфигурация среды разработки не требуется!)
  • &проверить; Доступ к централизованным репозиториям кода для всех 500+ руководств на PyImageSearch
  • &проверить; Простая загрузка одним щелчком кода, наборов данных, предварительно обученных моделей и т. д.
  • &проверить; Доступ к на мобильном телефоне, ноутбуке, настольном компьютере и т. д.

Нажмите здесь, чтобы присоединиться к Университету PyImageSearch

Резюме

В сегодняшней записи блога вы открыли малоизвестный секрет библиотеки OpenCV — OpenCV поставляется с более точным детектором лиц (по сравнению с каскадами Хаара OpenCV).

Более точный детектор лиц OpenCV основан на глубоком обучении и, в частности, использует структуру Single Shot Detector (SSD) с ResNet в качестве базовой сети.

Благодаря тяжелой работе Александра Рыбникова и других участников модуля OpenCV dnn мы можем пользоваться этими более точными детекторами лиц OpenCV в наших собственных приложениях.

Детекторы лица для глубокого обучения трудно найти в библиотеке OpenCV, поэтому
для вашего удобства я собрал для вас файлы prototxt и веса Caffe — просто используйте форму «Загрузки» ниже, чтобы загрузить ( более точный) детектор лица OpenCV на основе глубокого обучения.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *