Ismile.labs.telkomuniversity.ac.id



Pembelajaran Face Detection using Python and OpenCVPerlengkapanPerlengkapan yang diperlukan adalah sebagai berikut :LaptopPython 3.6.5Library OpenCVPendahuluanSebelumnya kita sudah?pernah diperkenalkan dengan alat pendeteksi yang dikenal dengan Finger Print. Namun, karena ada pendapat yang mengatakan penggunaan finger print kurang efisien, maka akhirnya diciptakanlah sebuah teknologi terbaru yaitu Face Recognition.Face Recognition adalah kategori baru dari perangkat lunak biometrik yang dapat memetakan fitur wajah seseorang secara matematis dan menyimpan datanya sebagai faceprint. Perangkat lunak ini menggunakan sistem algoritma untuk membandingkan pengambilan gambar langsung atau gambar digital yang kemudian disimpan pada faceprint. Sebelum mengenali suatu gambar muka, langkah awalnya yaitu dengan mendeteksi terlebih dahulu wajahnya. Langkah-langkah untuk Face DetectionInstall python versi 3.6.5 di sesuaikan dengan laptop kalian, jika 32 bit = Windows x86 executable installer dan jika 64 bit = Windows x86-64 executable installerDownload OpenCv-Python 3.4.2.17 versi whl () pilih python version yang ‘cp36’ lalu samakan dengan komputer anda jika 32bit download yang win32.whl jika 64 bit yang amd64.whlcara install, buka command promp lalu ketik alamat file download opencv tersebut, lalu drag file opencv tersebut ke command promp, kemudian tekan enter.Download OpenCv-Contrib Python 3.4.2.17 versi whl () dengan instruksi yang sama diatas , dan lakukan penginstalan yang sama.Buat folder sekaligus copy file haarcascade_frontalface_default dan lbpcascade_frontalface ke dalam folder tersebut. 20137353486800Di dalam folder tersebut, buat folder dengan nama “Foto”Di dalam folder “foto” buat 2 folder yaitu folder “n” dan folder “p”Buka python 3.6.5 dan ketik source code dibawah ini :# memanggil / mengimport library opencv yaitu cv2import cv2# membuat variable muka_haarcascade dengan algoritma HaarCascademuka_haarcascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# meload kamera pada laptop, (0) jika kamera 1, (1) jika kamera eksternalcam = cv2.VideoCapture(0)# membuat nama untuk hasil fotonama = 'User'# inisialisasi jumlah njumlah = 1try: while True:# membaca kamera ret, frame = cam.read() # konversi frame video ke dalam domain warna grayscale gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # mendeklarasikan variabel untuk mendeteksi muka = muka_haarcascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)# melakukan looping untuk mendeteksi muka for (x,y,w,h) in muka:# membuat persegi untuk mendeteksi muka cv2.rectangle(frame,(x,y), (x+w , y+h), (0, 0, 0), 2)# membuat tombol 's' untuk menangkap foto if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('s'): cv2.imwrite('Foto/p/' + str (nama) + '.' + str(jumlah) + '.jpg', gray[y:y+h, x:x+w]) jumlah += 1# menampilkan output window cv2.imshow('Output', frame)# jika tombol 'q' ditekan atau jumlah foto yang ditangkap sudah mencapai 100 maka program akan berhenti if(cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord ('q')) | (jumlah > 100):# menutup kamera cam.release()# menutup semua windows cv2.destroyAllWindows() break# ketika terjadi interrupt dari keyboard maka program akan berhentiexcept KeyboardInterrupt: cam.release() cv2.destroyAllWindows() 111442571120000Jalankan program dan akan didapat output seperti gambar di bawah ini : -5715002505075 ................
................

In order to avoid copyright disputes, this page is only a partial summary.

Google Online Preview   Download