March 20, 2022
Hôm nay mình hướng dẫn các bạn viết một ứng dụng nhỏ bằng python về nhận hiện khuôn mặt.
Yêu cầu: Nhận diện khuôn mặt bằng camera + xin chào "tên bạn"
Bước 1: Các bạn cài đặt python nhé, bản mình dùng trong ví dụ này là version 3.10.7. Chú ý khi cài nhớ cài đặt patch luôn nha.
Do mình cài rồi nên hiện như vầy á.
Bước 2: Traning model
- Các bạn vào đây nhé: https://teachablemachine.withgoogle.com/train/image
- Các bạn up ảnh hoặc sử dụng camera (Nếu không có thì dùng điện thoại làm camera cũng được ah)
- Sau khi traning xong các bạn tải model về, nãy mình chưa lưu nên làm biếng chụp ảnh lại quá
- Trên popup lưu model có chỗ copy code á, bạn copy đoạn code vô để làm hàm nhân diện (lười làm lại chỗ này, các bạn chút lấy code bên dưới cũng được)
Bước 3: Vào visual code tạo file nhandien.py (Hoặc bất kỳ IDE nào các bạn quen nha)
- Cài đặt một số thư viện chỗ import trong hình nhen.
- Chú ý là: mình dùng câu lệch #pip3 install ten-package để cài đặt
Cài đặt các thư viện trong import vô nhen
Code:
Hàm xin chào :
def speak(text):
tts = gTTS(text = text, lang = language, slow = False)
tts.save("sound.mp3")
playsound.playsound("sound.mp3", True)
os.remove("sound.mp3")
Hàm chụp ảnh từ cam và lưu lại với tên test.jpg :
camera = cv2.VideoCapture(0)
def capture_image():
ret,frame = camera.read()
if ret == True :
cv2.imwrite('test.jpg',frame)
def face_detaction():
np.set_printoptions(suppress=True)
# Load the model
model = tf.keras.models.load_model('keras_model.h5')
# Create the array of the right shape to feed into the keras model
# The 'length' or number of images you can put into the array is
# determined by the first position in the shape tuple, in this case 1.
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
# Replace this with the path to your image
image = Image.open('test.jpg')
# resize the image to a 224x224 with the same strategy as in TM2:
# resizing the image to be at least 224x224 and then cropping from the center
size = (224, 224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)
# turn the image into a numpy array
image_array = np.asarray(image)
# Normalize the image
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1
# Load the image into the array
data[0] = normalized_image_array
# run the inference
prediction = model.predict(data)
print(prediction)
name = ["Anh Nen", "Hoàng Duy"]
index = 1
max_value = -1
for i in range(0, len(prediction[0])):
if max_value < prediction[0][i]:
max_value = prediction[0][i]
index = i
print("Result: ", name[index])
print("Exactly: ", max_value)
speak("Xin chào " + name[index] )
while True:
capture_image()
face_detaction()
Các chú ý
1. Nếu bạn cài thư viện python không được do lỗi patch quá dài , thì vào chỉnh registry nhé
HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystemChỉnh về : 12. Lỗi không thể run puthon file ở Visual Studio Code
Vào Microsoft Store tải python hoặc set enviroment rồi log off lại máy
