5. Комп'ютерний зір

5.6. Фільтри обличчя

Фільтри обличчя - це популярний приклад застосування комп'ютерного зору, який ми часто зустрічаємо в соціальних мережах та месенджерах. В цьому практичному завданні ми розглянемо, як створювати такі фільтри за допомогою технології Haar Cascade.

Haar Cascade - це алгоритм машинного навчання для виявлення об'єктів на зображенні, який особливо ефективний для розпізнавання облич. Алгоритм використовує каскад простих класифікаторів для поступового виявлення характерних рис обличчя.

OpenCV вже містить набір попередньо навчених каскадів Haar, які можна одразу використовувати у своїх проектах. Серед них є каскади для виявлення:

  • Облич (frontalface)
  • Очей
  • Посмішки
  • Верхньої частини тіла

Ці каскади знаходяться в папці data/haarcascades бібліотеки OpenCV і мають розширення .xml. Наприклад, для виявлення облич можна використовувати файл haarcascade_frontalface_default.xml.

В нашому практичному завданні ми будемо:

  • Отримувати відео з веб-камери в реальному часі
  • Використовувати Haar Cascade для виявлення облич у кадрі
  • Накладати різні візуальні ефекти та маски на виявлені обличчя

Щоб спробувати створити власний фільтр обличчя, перейдіть за посиланням: https://www.rmn.pp.ua/ai-lab-sandbox/ та оберіть завдання "Фільтри обличчя". Після цього натисніть кнопку "Запустити камеру", щоб почати обробляти зображення з вашої веб-камери в реальному часі.

Приклад проєкту із застосуванням OpenCV та фільтрів обличчя

Завантажити приклад проєкту