- Siz 29-43 qatorlarni tanib olishingiz kerak - ular aylanib chiqadi
- aniqlashlar
- , yuqoriligini ta'minlashishonch
- , va ekstrakti ayuz
- ROI.46 va 47-qatorlar yangi - ular ikki sababga ko'ra bizning oqimimizda yuz ROI etarlicha katta bo'lishini ta'minlaydi:
- Birinchidan, biz ramkadagi noto'g'ri-musbat yuzlarni aniqlashni filtrlashni xohlaymiz.
- Ikkinchidan, yosh tasnifi natijalari kameradan uzoqda joylashgan yuzlar uchun aniq bo‘lmaydi (ya’ni, sezilarli darajada kichik).
Yordamchi dasturimizni tugatish uchun biz yoshni aniqlashni amalga oshiramiz va natijalarimizni qaytaramiz: - Chuqur o'rganish bilan OpenCV yoshni aniqlash
- # yuzning ROI dan *faqatgina* blob hosil qiling
- faceBlob = cv2.dnn. blobFromImage ( yuz, 1.0 , ( 227 , 227 ) ,
- ( 78.4263377603 , 87.7689143744 , 114.895847746 ) ,
- swapRB = noto'g'ri )
- # yosh bo'yicha bashorat qiling va yosh paqirini toping
- # eng katta mos keladigan ehtimollik
- ageNet. setInput ( faceBlob )
- pres = ageNet. oldinga ()
- i = oldindan [ 0 ] . argmax ()
- yosh = AGE_BUCKETS [ i ]
- ageConfidence = oldindan [ 0 ][ i ]
- # ikkala yuzdan iborat lug'at tuzing
- # chegaralovchi qutining joylashuvi va yosh bashorati,
- # keyin natijalar ro'yxatini yangilang
- d = {
- "loc" : ( startX, startY, endX, endY ) ,
- "yosh" : ( yosh, yosh Ishonch )
- }
- natijalar. qo'shish ( d )
- # natijalarimizni chaqiruv funksiyasiga qaytaring
- natijalarni qaytarish
- Bu erda biz yuzning yoshini taxmin qilamiz va uni ajratib olamiz
- yoshi
- chelak vayoshi ishonch
- ( 56-60-qatorlar ).65-68 qatorlar lug'atda yuzning lokalizatsiyasi va taxmin qilingan yoshni tartibga soladi. Aniqlashni qayta ishlash tsiklining oxirgi bosqichi lug'atni lug'atga qo'shishdir
- natijalar
- ro'yxat ( 69-qator ).Hammasi bir marta
- aniqlashlar
- qayta ishlangan va har qandaynatijalar
- tayyormiz, bizqaytish
- natijalar qo'ng'iroq qiluvchiga.
Do'stlaringiz bilan baham: |
