{"id":482,"date":"2012-11-04T14:09:21","date_gmt":"2012-11-04T18:09:21","guid":{"rendered":"http:\/\/nagashur.com\/blog\/?p=482"},"modified":"2012-11-04T14:19:03","modified_gmt":"2012-11-04T18:19:03","slug":"detection-de-visage-avec-opencv","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/nagashur.com\/blog\/2012\/11\/04\/detection-de-visage-avec-opencv\/","title":{"rendered":"D\u00e9tection de visage avec OpenCV"},"content":{"rendered":"

OpenCV est une\u00a0biblioth\u00e8que\u00a0open source (et libre) de “computer vision”. Autrement dit, OpenCV apporte \u00e0 un ordinateur diverses\u00a0fonctionnalit\u00e9s permettant de traiter des donn\u00e9es vid\u00e9o provenant d’une\u00a0webcam, d’images fixes ou toute autre source, afin de les analyser et de les traiter.\u00a0\u00a0On pourra par exemple faire toutes sortes de traitements classiques d’image (saturation, rotation etc), mais \u00e9galement\u00a0acc\u00e9der\u00a0\u00e0 des\u00a0fonctionnalit\u00e9s\u00a0plus avanc\u00e9es telles que la d\u00e9tection de mouvement, ou encore le rep\u00e9rage d’un visage au sein d’un\u00a0sc\u00e8ne. C’est justement cette\u00a0derni\u00e8re\u00a0fonctionnalit\u00e9 qui nous\u00a0int\u00e9ressera\u00a0aujourd’hui. Nous verrons donc comment installer OpenCV, puis compiler et ex\u00e9cuter un programme exemple de d\u00e9tection de visage.<\/p>\n

<\/p>\n

La premi\u00e8re \u00e9tape est d’installer OpenCV (en version d\u00e9veloppement, pour avoir les headers). Cette op\u00e9ration est loin d’etre triviale, mais voici un bon tutoriel : installer OpenCV et ses d\u00e9pendances<\/a>. Ce guide est complet et d\u00e9taill\u00e9, et toutes les op\u00e9rations peuvent \u00eatre effectu\u00e9es en ligne de commande. Il vous suffit donc d’un acc\u00e8s \u00e0 un terminal sur la machine cible, et la possibilit\u00e9 d’ex\u00e9cuter des commandes en root. J’essaierai d’int\u00e9grer ult\u00e9rieurement une traduction de ce tutoriel ici.<\/p>\n

Si tout se passe bien, dans votre r\u00e9pertoire ~\/src\/OpenCV\/samples\/c\/ , vous trouverez une s\u00e9rie d’exemples de codes sources. Pour les compiler, un script est fourni dans ce m\u00eame r\u00e9pertoire. Il suffit donc de l’executer en faisant sh build_all.sh. Suite \u00e0 la compilation, il suffit alors d’ex\u00e9cuter le programme de d\u00e9tection de visage : .\/facedetect<\/p>\n

Si le programme est lent, vous pouvez ajouter l’option “–scale=X”, avec X sup\u00e9rieur \u00e0 1. Plus la valeur de X sera \u00e9lev\u00e9e, plus le programme sera rapide, mais moins il sera pr\u00e9cis. Plus de d\u00e9tails sur ce sujet sur ce lien : http:\/\/stackoverflow.com\/questions\/3763832\/slow-face-detection-on-opencv<\/a> .<\/p>\n

Enfin, si vous disposez de multiples webcams branch\u00e9es sur la machine utilis\u00e9e, vous pouvez s\u00e9lectionner celle qui sera utilis\u00e9e en tapant un nombre juste apr\u00e8s le nom, 0 \u00e9tant la premi\u00e8re webcam branch\u00e9e. Il est \u00e9galement possible de combiner les deux :<\/p>\n

.\/facedetect 1 –scale=2<\/p>\n

Cette commande ex\u00e9cutera la d\u00e9tection sur la seconde cam\u00e9ra (1) et s’ex\u00e9cutera plus rapidement grace \u00e0 l’option scale.<\/p>\n

On peut ainsi effectuer la d\u00e9tection sur de multiples cam\u00e9ras en m\u00eame temps en mettant un num\u00e9ro de cam\u00e9ra diff\u00e9rent pour chaque commande.<\/p>\n

Pour quitter le programme, appuyez sur une touche du clavier en ayant la fen\u00eatre en avant plan.<\/p>\n

Il est \u00e9galement possible de compiler\u00a0 des programmes quelconques utilisant OpenCV sans utiliser de makefile. Pour ceci il faudra indiquer ou se trouve la librairie. On pourrait le faire \u00e0 la main, mais il est possible de le faire automatiquement avec pkg-config en C++ ou en C :<\/p>\n

g++ `pkg-config opencv –cflags` my_code.cpp\u00a0 -o my_code `pkg-config opencv –libs`
\ngcc `pkg-config opencv –cflags` my_code.cpp\u00a0 -o my_code `pkg-config opencv –libs`<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

OpenCV est une\u00a0biblioth\u00e8que\u00a0open source (et libre) de “computer vision”. Autrement dit, OpenCV apporte \u00e0 un ordinateur diverses\u00a0fonctionnalit\u00e9s permettant de traiter des donn\u00e9es vid\u00e9o provenant d’une\u00a0webcam, d’images fixes ou toute autre source, afin de les analyser et de les traiter.\u00a0\u00a0On pourra par exemple faire toutes sortes de traitements classiques d’image (saturation, rotation etc), mais \u00e9galement\u00a0acc\u00e9der\u00a0\u00e0 des\u00a0fonctionnalit\u00e9s\u00a0plus […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"spay_email":"","jetpack_publicize_message":""},"categories":[3],"tags":[138,111,137,17,21,9,134,135,133,136],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_publicize_connections":[],"yoast_head":"\nD\u00e9tection de visage avec OpenCV - Nagashur<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"http:\/\/nagashur.com\/blog\/2012\/11\/04\/detection-de-visage-avec-opencv\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"D\u00e9tection de visage avec OpenCV - Nagashur\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"OpenCV est une\u00a0biblioth\u00e8que\u00a0open source (et libre) de “computer vision”. 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