Skip to content

README_3.md

Latest commit

 

History

History
37 lines (25 loc) · 3.67 KB

README_3.md

File metadata and controls

37 lines (25 loc) · 3.67 KB
Raw

Практика 3. Детектирование объектов при помощи нейронных сетей

Цели

Цель данной работы - продолжить знакомство с программными средствами библиотеки OpenCV, позволяющими запускать обученные нейронные сети

Основные задачи:

  1. Скачать модель для распознавания головы face-detection-adas-0001.
  2. Реализовать приложение, осуществляющее детектирование лиц по изображению с камеры.
  3. Реализовать вывод изображения на экран и отрисовку прямоугольника вокруг лиц.

Дополнительные задачи:

  1. Реализовать запись видео с прямоугольниками вокруг лиц в файл.
  2. Реализовать функции статистики (сколько лиц было в кадре, сколько времени и т.д.).

Общая последовательность действий

  1. в папке /deployment_tools/model_downloader/ запустить скрипт downloader.py с параметрами --name face-detection-adas-0001 --output <destination_folder>
$ cd C:\Intel\computer_vision_sdk\deployment_tools\model_downloader
$ python downloader.py --name face-detection-adas-0001 --output <destination_folder>

  1. Создать копию файла <project_source>/src/practice3.cpp и назвать ее <project_source>/src/practice3_YOUR_NAME.cpp. Далее изменять код только в файле <project_source>/src/practice3_YOUR_NAME.cpp, но не в <project_source>/src/practice3.cpp.

  2. В файле <project_source>/src/practice3_YOUR_NAME.cpp реализовать детектирование лиц на изображении. Путь к файлу с изображением передается в программу с помощью ключа --image. Детектор загружается из файла, заданного посредством ключа --detector. Описание входных и выходных данных для сети можно найти на странице сети face-detection-adas-0001. Полный список принимаемых параметров можно посмотреть запустив исполняемый файл с ключом --help. См. документацию к классу cv::dnn::Net (методы readNet, setInput и forward) и пространству имен cv:dnn (метод blobFromImage). Также полезным будет посмотреть примеры работы с dnn из официальных семплов OpenCV.

  3. Реализовать следующих функционал: если на вход приложению не был подан путь до изображения, использовать изображение с веб-камеры.