Anlık Görüntü ile Yüz Tanıma Phyton Kodları Real Time Face Recognition Kodları

 Pyhton dili ile Real Time Recognition  eklentisinin çalıştırılması

# face_recognition ve opencv kütüphanelerini import ederek başlıyoruz
# face_recognition ve opencv kütüphanelerini import ederek başlıyoruz
import face_recognition
import cv2
from playsound import sayHelloToMiray
from playsound import stopMusic
def stopPlayingMusic():
    stopMusic()
    globals()['__nowPlaying']=False
    return
# opencv metodu olan VideoCapture ile webcam'den görüntü almayı başlatıyoruz // 0 default webcam video_capture = cv2.VideoCapture(0)
# Yukarıdaki "mennan sevim" resmini yüklüyoruz ve encoding bilgisini alıyoruz
mennan_image = face_recognition.load_image_file("faces/mennan.jpg")
mennan_face_encoding = face_recognition.face_encodings(mennan_image)[0]
# Yukarıdaki "miray sevim" resmini yüklüyoruz ve encoding bilgisini alıyoruz
miray_image = face_recognition.load_image_file("faces/miray.jpg")
miray_face_encoding = face_recognition.face_encodings(miray_image)[0]
 
# Encoding ve açıklama kısmını burada tanımlıyoruz, birden fazla tanımlayabiliriz
known_face_encodings = [
    mennan_face_encoding,
    miray_face_encoding,
]
known_face_names = [
    "Mennan Sevim",
    "Miray Sevim"
]
face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True
__nowPlaying = False
while True:
    # Videodan anlık bir kare yakalıyoruz
    ret, frame = video_capture.read()
    
    # Aldığımız kareyi 1/4 oranında küçültüyoruz ve bu daha hızlı sonuç vermeyi sağlıyor
    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
    
    # BGR(opencv) türündeki resmi RGB(face_recognition) formatına çeviriyoruz
    rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
    if process_this_frame:
       # Uyumlu tüm yüzlerin lokasyonlarını bulan kodlar
        face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)
        face_names = []
        for face_encoding in face_encodings:
            # Eşleşen yüzleri topla
            matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
            name = "Bilinmeyen"
            # If a match was found in known_face_encodings, just use the first one.
            if True in matches:
                first_match_index = matches.index(True)
                name = known_face_names[first_match_index]
                if name == "Miray Sevim" and __nowPlaying == False:
                    sayHelloToMiray()
                    globals()['__nowPlaying']=True
                elif name == "Bilinmeyen":
                    stopPlayingMusic()
            face_names.append(name)
    process_this_frame = not process_this_frame
    print(len(face_names))
    if len(face_names) == 0:
        stopPlayingMusic()
    # Sonuçları göster
    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
        top *= 4
        right *= 4
        bottom *= 4
        left *= 4
        # Yüzü çerçeve içerisine al
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        # "Mennan Sevim" etiketini oluştur
        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
    # Oluşan çerçeveyi ekrana yansıt
    cv2.imshow('Video', frame)
    # Çıkış için 'q'
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# Kamerayı kapat
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()