Module NodeJS pour python-opencv
Ce module permet d'utiliser les fonctionnalités de opencv via python pour :
- la détection de mouvement
- la détection et la reconnaissance faciale
- le streaming d'une webcam
- Installer Python 2.7
- Installer les modules python suivants :
- python-opencv (pour Windows compiler opencv-contrib)
- numpy
npm install node-python-opencv
Streaming webcam :
var opencv = require('node-python-opencv');
// Numéro de port facultatif
var webcam = new opencv.webcam({
port: 8090
});
webcam.frame(function (image) {
// image est au format base64
});
Détection de mouvement entre 2 images :
var opencv = require('node-python-opencv');
var image1 = fs.readFileSync('path/image1.jpg', {encoding: 'base64'});
var image2 = fs.readFileSync('path/image2.jpg', {encoding: 'base64'});
var detector = new opencv.detector({
port: 9009
});
// Arguments :
// image1 : image de base au format base64
// image2 : image au format base64 où trouver les différences
detector.findMove({
'image1': image1,
'image2': image2
}, function (data, err) {
// Return JSON object {x: N, y: N, w: N, h: N}
console.log(JSON.stringify(data));
});
Détection de visage(s) :
var opencv = require('node-python-opencv');
var image = fs.readFileSync('path/image.jpg', {encoding: 'base64'});
var detector = new opencv.detector({
port: 9009
});
// Arguments :
// image : image au format base64 où trouver les visages
// haarcascade : fichier haarcascade à utiliser
// scaleFactor (facultatif) : échelle de redimensionnement de l'image pour la détection
// minNeighbors (facultatif) : Nombre de voisins que chaque rectangle détecté peut conserver
detector.findFaces({
'image': image,
'haarcascade': 'path/to/haarcascade_frontalface_default.xml',
'scaleFactor': 1.2,
'minNeighbors': 8
}, function (data, err) {
// Return JSON object {faces: [{x: N, y: N, w: N, h: N}, ...]}
console.log(JSON.stringify(data));
});
Reconnaissance faciale :
var opencv = require('node-python-opencv');
var image = fs.readFileSync('path/image.jpg', {encoding: 'base64'});
var detector = new opencv.detector({
port: 9009
});
// Arguments :
// csv : base de données d'images à utiliser pour la reconnaissance
// image : image au format base64 où trouver les visages
// haarcascade : fichier haarcascade à utiliser
// scaleFactor (facultatif) : échelle de redimensionnement de l'image pour la détection
// minNeighbors (facultatif) : Nombre de voisins que chaque rectangle détecté peut conserver
detector.recognizeFaces({
'csv': 'path/to/database.csv'
'image': image,
'haarcascade': 'path/to/haarcascade_frontalface_default.xml'
}, function (data, err) {
// Return JSON object {faces: [{name: 'xxx', x: N, y: N, w: N, h: N}, ...]}
console.log(JSON.stringify(data));
});
Exemple de fichier csv pour la reconnaissance faciale (Attention de bien respecter ce format !) :
Label;Name;PATH
1;name_person1;/path/to/person1_image1.jpg
1;name_person1;/path/to/person1_image2.jpg
1;name_person1;/path/to/person1_image3.jpg
2;name_person2;/path/to/person2_image1.jpg
2;name_person2;/path/to/person2_image2.jpg
3;name_person3;/path/to/person3_image1.jpg