Я работаю над проектом по распознаванию лиц в реальном времени, в котором у меня есть две камеры (Камера X и Камера Y), настроенные на съемку изображений проходящих мимо людей. Цель состоит в том, чтобы сопоставить лица с камеры X с лицами, снятыми камерой Y, и немедленно отобразить совпадающие изображения. Вот краткий обзор моей настройки и проблемы:
Камеры и обработка изображений:
Камера X захватывает несколько изображений человека.
Камера Y захватывает изображения одного и того же человека, проходящего мимо.
Изображения с камеры X группируются, и лучшие изображения выбираются на основе четкости и черт лица (например, улыбка, открытые глаза).
лучшие изображения с камеры X затем сравниваются с изображениями с камеры Y, чтобы найти совпадение.
Текущий подход:
Я использую OpenCV и Dlib для захвата изображений и распознавания лиц.
Текущий подход:
Я использую OpenCV и Dlib для захвата изображений и распознавания лиц.
/>Захваченные изображения обрабатываются пакетно, а затем сопоставляются.
Сопоставленное изображение отображается после обработки всех изображений и обнаружения соответствия.
это делается в параллельно с использованием потоков.
Между захватом изображений с камеры X и отображением совпадающих изображений с камеры Y существует заметная задержка.
Эта задержка приводит к тому, что система не показывает совпадающие изображения. в режиме реального времени, что очень важно для моего проекта.
Структура кода:
Класс CameraCapture захватывает изображения с каждой камеры и помещает их в очередь .
Класс ImageProcessor обрабатывает изображения, группирует их и находит лучшие изображения.
За отображение совпадающих изображений отвечает отдельный поток.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... multi-came
