Real Time Face Detection with Opencv and Flask

Обнаружение лица в реальном времени с помощью OpenCV и колба

Этот проект демонстрирует обнаружение лица в реальном времени с использованием OpenCV и колбы. Он фиксирует живое видео с камеры пользователя, обрабатывает его для обнаружения лиц с использованием классификатора HAAR OpenCV HAAR, и транслирует видео с аннотированными обнаружениями лица обратно к клиенту, используя Flask and Socket.io.

Функции

• Обнаружение лица в реальном времени: использует OpenCV для обнаружения лиц в живых видеопотоках.
• Интерфейс на основе веб-сайта: создан с помощью колбы и начальной загрузки для отзывчивого пользовательского интерфейса.
• Коммуникация WebSocket: использует socket.io для потоковой передачи видео и связи между сервером и клиентом в реальном времени.

Предварительные условия

Перед запуском этого проекта убедитесь, что у вас установлено следующее:

• Python (версия 3.6 или выше)
• Колба ( pip install flask )
• OpenCV ( pip install opencv-python )
• Flask-Socketio ( pip install flask-socketio )

Начиная

1. Клонировать репозиторий:

   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. Установить зависимости:

   pip install -r requirements.txt

3. Запустите приложение:

   python app.py

4. Откройте свой браузер:

   Откройте свой веб-браузер и перейдите по адресу http://localhost:5000 чтобы увидеть обнаружение лица в реальном времени в действии.

Внося

Взносы приветствуются! Если вы хотите улучшить этот проект или добавить новые функции, не стесняйтесь разыграть репозиторий и отправить запрос на вытяжение.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Смотрите файл лицензии для получения более подробной информации.

Благодарности

• Этот проект является удобным для начинающих введение в использование OpenCV для приложений компьютерного зрения в реальном времени.
• Построен из Python, Flask, OpenCV и Socket.io.