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