Real Time Face Detection with Opencv and Flask

Detección de cara en tiempo real con OpenCV y Flask

Este proyecto demuestra la detección de cara en tiempo real utilizando OpenCV y Flask. Captura el video en vivo de la cámara del usuario, lo procesa para detectar caras utilizando el clasificador Cascade Haar de OpenCV, y transmite el video con detecciones de cara anotadas de regreso al cliente usando Flask y Socket.io.

Características

• Detección de cara en tiempo real: utiliza OpenCV para detectar caras en transmisiones de video en vivo.
• Interfaz basada en la web: construida con frascos y bootstrap para una interfaz de usuario receptiva.
• Comunicación de WebSocket: utiliza Socket.io para la transmisión y comunicación de video en tiempo real entre el servidor y el cliente.

Requisitos previos

Antes de ejecutar este proyecto, asegúrese de tener lo siguiente instalado:

• Python (versión 3.6 o superior)
• Frasco ( pip install flask )
• OPENCV ( pip install opencv-python )
• Flask-Socketio ( pip install flask-socketio )

Empezando

1. Clon el repositorio:

   git clone https://github.com/Tinny-Robot/Real-Time-Face-Detection-with-Opencv-and-Flask.git
   
   cd Real-Time-Face-Detection-with-Opencv-and-Flask

2. Instalar dependencias:

   pip install -r requirements.txt

3. Ejecute la aplicación:

   python app.py

4. Abre tu navegador:

   Abra su navegador web y vaya a http://localhost:5000 para ver la detección de cara en tiempo real en acción.

Que contribuye

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si desea mejorar este proyecto o agregar nuevas funciones, no dude en desembolsar el repositorio y enviar una solicitud de extracción.

Licencia

Este proyecto tiene licencia bajo la licencia MIT. Consulte el archivo de licencia para obtener más detalles.

Expresiones de gratitud

• Este proyecto es una introducción para principiantes para usar OpenCV para aplicaciones de visión por computadora en tiempo real.
• Construido con Python, Flask, OpenCV y Socket.io.