Real Time Face Detection with Opencv and Flask

Détection du visage en temps réel avec OpenCV et Flask

Ce projet démontre la détection du visage en temps réel à l'aide d'OpenCV et de Flask. Il capture la vidéo en direct de l'appareil photo de l'utilisateur, le traite pour détecter les visages à l'aide du classificateur Haar Cascade d'OpenCV et diffuse la vidéo avec des détections de visage annotées au client à l'aide de Flask et Socket.io.

Caractéristiques

• Détection du visage en temps réel: utilise OpenCV pour détecter les visages dans les flux vidéo en direct.
• Interface Web: construite avec Flask et Bootstrap pour une interface utilisateur réactive.
• Communication WebSocket: utilise Socket.io pour le streaming vidéo en temps réel et la communication entre le serveur et le client.

Condition préalable

Avant d'exécuter ce projet, assurez-vous que vous avez installé les suivants:

• Python (version 3.6 ou supérieure)
• FLASK ( pip install flask )
• OpenCV ( pip install opencv-python )
• Flask-socketio ( pip install flask-socketio )

Commencer

1. Clone le référentiel:

   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. Installez les dépendances:

   pip install -r requirements.txt

3. Exécutez l'application:

   python app.py

4. Ouvrez votre navigateur:

   Ouvrez votre navigateur Web et allez sur http://localhost:5000 pour voir la détection du visage en temps réel en action.

Contributif

Les contributions sont les bienvenues! Si vous souhaitez améliorer ce projet ou ajouter de nouvelles fonctionnalités, n'hésitez pas à alimenter le référentiel et à soumettre une demande de traction.

Licence

Ce projet est autorisé sous la licence du MIT. Voir le fichier de licence pour plus de détails.

Remerciements

• Ce projet est une introduction adaptée aux débutants à l'utilisation d'OpenCV pour des applications de vision informatique en temps réel.
• Construit avec Python, Flask, OpenCV et Socket.io.