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[Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

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mika-nt28
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par mika-nt28 » 10 juil. 2018, 15:14

Si tu le permet je mettrai ton travail dans le plugin
Pour faciliter la compréhension de votre problème, n’oubliez pas de poster
- Des Screenshots de votre configuration
- Le Log au moment du problème constaté

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tubezleb
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par tubezleb » 14 juil. 2018, 15:20

Bon alors comme je l'ai dit cela reste une preuve ce concept.

1. Installation de OpenCV sur Raspberry PI3

Il y a des centaines de tuto sur comment installer OpenCV sur un RPI3. Heureusement je suis tombé sur un Github d'une personne qui propose un script d'instalation automatique.

https://github.com/pageauc/opencv3-setup

Donc dans le dossier /opt/ j'ai suivis les commandes

Code : Tout sélectionner

curl -L https://raw.github.com/pageauc/opencv3-setup/master/setup.sh | bash 
cd opencv3-setup/
#Et j'ai lancé la commande d'installation dans un screen
screen
./cv3-install-menu.sh
Suiviez les étapes du menu en faisant 1,2,3 et 4

ATTENTION l'étape 3 (la compilation donc) va etre longue, cela a pris environ 4-5 heures sur mon RPi3.

une fois l'installation terminée vous pouvez voir si OpenCV est bien installé avec les conmnandes suivantes:

Code : Tout sélectionner

python
import cv2
cv2.__version__
La sortie sera la suivante si tout est correct : '3.4.1'

2. Test si OpenCV fonctionne bien avec la camera

J'ai installer d'abord des modules de python complémentaires:

Code : Tout sélectionner

apt-get install python-pip && sudo pip install picamera && sudo pip install rpio
Et aussi ça

Code : Tout sélectionner

sudo pip install "picamera[array]"
Copier le script suivant sur votre PI en tant que test_video.py

Code : Tout sélectionner

# import the necessary packages
from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import time
import cv2

# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
camera.framerate = 32
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480))

# allow the camera to warmup
time.sleep(0.1)

# capture frames from the camera
for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
        # grab the raw NumPy array representing the image, then initialize the timestamp
        # and occupied/unoccupied text
        image = frame.array

        # show the frame
        cv2.imshow("Frame", image)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

        # clear the stream in preparation for the next frame
        rawCapture.truncate(0)

        # if the `q` key was pressed, break from the loop
        if key == ord("q"):
                break
Lancer le script avec la commande:

Code : Tout sélectionner

python test_video.py
, une fenêtre va s'afficher, affichant le flux vidéo de la caméra du PI.

ATTENTION: Si vous etes connecté en SSH vous ne verrez rien, a moins de faire une redirection X vers votre client SSH (Facile a faire avec mobaxterm), le mieux étant de brancher le PI directement sur un écran.

Miantenant que OpenCV est fonctionnel allons faire de la reconaissance faciale:

3. Reconaissance faciale

On commence par installer les modules python nécéssaires:

Code : Tout sélectionner

sudo pip install dlib
sudo pip install face_recognition
sudo pip install imutils
télécharger sur votre PI le zip suivant: https://drive.google.com/file/d/1SFNBhI ... ringharing

Une fois décompressez, allez dans le dossier Dataset et créez un dossier avec votre nom, un fois dans ce dossier prenez des photos de vous avec la camera via la commande:

Code : Tout sélectionner

raspistill -o 0001.jpg #incémentez de 1 entre chaques photos, prenez en au moins 5.
raspistill -o 0002.jpg
raspistill -o 0003.jpg
raspistill -o 0004.jpg
raspistill -o 0005.jpg
Si vous souhaitez integrer une autre personne créez un autre dossier et faites la meme chose.

Une fois les photos prise, lancez le script suivant:

Code : Tout sélectionner

python encode_faces.py --dataset dataset --encodings encodings.pickle --detection-method hog
Ce script va compiler les images pour en faire un modèle pour la reconaissance faciale.

Une fois ceci terminé lancez le script suivant pour lancer la reconaissance faciale:

Code : Tout sélectionner

python pi_face_recognition.py --cascade haarcascade_frontalface_default.xml --encodings encodings.pickle
Une fenêtre va s'ouvrir affichant le flux vidéo, si la reconnaissance facile fonctionne correctement, vous devriez avoir un carré vert sur votre tête avec votre nom.

Pour faire une action dans Jeedom lorsque votre visage est reconnu decommnetez la ligne 79 du script pi_face_recognition.py et mettez l'URL de l'action de Jeedom que vous souhaitez faire.

Donc voila jusqu’où je suis allé dans mes test pour le moment.

Sources:
https://github.com/pageauc/opencv3-setup
https://www.pyimagesearch.com/2018/06/2 ... cognition/

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mika-nt28
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par mika-nt28 » 16 juil. 2018, 08:29

Merci
Je vais essayer de mettre a jour le plugin avec ces info
Pour faciliter la compréhension de votre problème, n’oubliez pas de poster
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fred59190
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par fred59190 » 17 juil. 2018, 14:19

bonjour,
j'ai installer opencv avec le tuto ci-dessus sur une vm d'un nas
par contre comment faire pour chanegr la camera vu que je n'ai pas de raspberry dessus, mais j'ai des cams foscam, wanscam etc...

tubezleb
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par tubezleb » 18 juil. 2018, 20:54

Au lieu d'utiliser la camera du raspberry, tu peux streamer un flux RTSP.

Tu dois modifier le code en python pour faire ça.

Tu as des exemples ici:

https://stackoverflow.com/questions/208 ... ncv-python

kelplant
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par kelplant » 13 janv. 2019, 21:43

Hello,

En ayant jamais fait de python de ma vie et globalement en ayant pas mal galérer à intégrer Gstreamer pour la partie rtsp trmp j'ai réussi à faire ce bout de code d'assemblage de code ^^ qui déjà reconnait des visages, tag des nom et génère un jpg horodaté (ou lance une action simple à modifier)

j’ai globalement 10/15s de décalage mais si qu'un à trouver un moyen plus simple que gi de bosser sur les flux je suis preneur
Basé sur le même principe que précédement il faut d'abord encoder son encodings.pickle avec ses utilisateurs

ensuite -d hog pour la mthode hog (avec processeur) et -y 1 si vous voulez le stream out :)

Et oui c'est sans doute très très moche niveau code désolé :)

Ca restream en rtsp sur le rtsp://ADRESSE.IP:8554/streamout

Code : Tout sélectionner

#!/usr/bin/env python3
import face_recognition
import argparse
import pickle
import cv2
import gi
import os
import time
import imutils

gi.require_version('Gst', '1.0')
gi.require_version('GstRtspServer', '1.0')
from gi.repository import Gst, GstRtspServer, GObject

class SensorFactory(GstRtspServer.RTSPMediaFactory):
    def __init__(self, **properties):
        super(SensorFactory, self).__init__(**properties)
        self.cap = cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.XXXXX")
        #self.cap = cv2.VideoCapture("rtmp://192.168.YYYYY")
        self.number_frames = 0
        self.fps = 15
        self.duration = 1 / self.fps * Gst.SECOND  # duration of a frame in nanoseconds
        self.launch_string = 'appsrc name=source is-live=true block=true format=GST_FORMAT_TIME ' \
                             'caps=video/x-raw,format=BGR,width=640,height=360,framerate={}/1 ' \
                             '! videoconvert ! video/x-raw,format=I420 ' \
                             '! x264enc speed-preset=ultrafast tune=zerolatency ' \
                             '! rtph264pay config-interval=1 name=pay0 pt=96'.format(self.fps)
    def on_need_data(self, src, lenght):
        if self.cap.isOpened():
            ret, frame = self.cap.read()

            rgb = imutils.resize(frame, width=750)
            rgb = cv2.cvtColor(rgb,cv2.COLOR_BGR2RGB)
            r = frame.shape[1] / float(rgb.shape[1])
            boxes = face_recognition.face_locations(rgb,
                model=args["detection_method"])
            encodings = face_recognition.face_encodings(rgb, boxes)
            names = []
            for encoding in encodings:
                matches = face_recognition.compare_faces(dataset["encodings"],
                   encoding)
                name = "Unknown"
                if True in matches:
                    matchedIdxs = [i for (i, b) in enumerate(matches) if b]
                    counts = {}
                    for i in matchedIdxs:
                        name = dataset["names"][i]
                        counts[name] = counts.get(name, 0) + 1
                    name = max(counts, key=counts.get)
                names.append(name)
            for ((top, right, bottom, left), name) in zip(boxes, names):
                top = int(top * r)
                right = int(right * r)
                bottom = int(bottom * r)
                left = int(left * r)
                cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom),
                    (0, 255, 0), 2)
                y = top - 15 if top - 15 > 15 else top + 15
                cv2.putText(frame, name, (left, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    0.75, (0, 255, 0), 2)
                indent = "dataset/" + name + "_" + time.strftime("%Y%m%d%H%M",time.gmtime()) + ".jpg"
                exists = os.path.isfile(indent)
                if not exists:
                    cv2.imwrite(indent, frame)

            if args["display"] > 0:
                out_frame = imutils.resize(frame, width=640, height=360)
                data = out_frame.tostring()
                buf = Gst.Buffer.new_allocate(None, len(data), None)
                buf.fill(0, data)
                buf.duration = self.duration
                timestamp = self.number_frames * self.duration
                buf.pts = buf.dts = int(timestamp)
                buf.offset = timestamp
                self.number_frames += 1
                retval = src.emit('push-buffer', buf)

            cv2.destroyAllWindows()

    def do_create_element(self, url):
        return Gst.parse_launch(self.launch_string)

    def do_configure(self, rtsp_media):
        self.number_frames = 0
        appsrc = rtsp_media.get_element().get_child_by_name('source')
        appsrc.connect('need-data', self.on_need_data)

class GstServer(GstRtspServer.RTSPServer):
    def __init__(self, **properties):
        super(GstServer, self).__init__(**properties)
        self.factory = SensorFactory()
        self.factory.set_shared(True)
        self.get_mount_points().add_factory("/streamout", self.factory)
        self.attach(None)

# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-y", "--display", type=int, default=0,
	help="whether or not to display output frame to screen")
ap.add_argument("-d", "--detection-method", type=str, default="hog",
	help="face detection model to use: either `hog` or `cnn`")
args = vars(ap.parse_args())
# grab the paths to the input images in our dataset
print("[INFO] loading encodings...")
dataset = pickle.loads(open("encodings.pickle", "rb").read())

GObject.threads_init()
Gst.init(None)


server = GstServer()

loop = GObject.MainLoop()
loop.run()


David_g_m
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par David_g_m » 09 juin 2019, 03:46

tubezleb a écrit :
14 juil. 2018, 15:20
Bon alors comme je l'ai dit cela reste une preuve ce concept.

1. Installation de OpenCV sur Raspberry PI3

Il y a des centaines de tuto sur comment installer OpenCV sur un RPI3. Heureusement je suis tombé sur un Github d'une personne qui propose un script d'instalation automatique.

https://github.com/pageauc/opencv3-setup

Donc dans le dossier /opt/ j'ai suivis les commandes

Code : Tout sélectionner

curl -L https://raw.github.com/pageauc/opencv3-setup/master/setup.sh | bash 
cd opencv3-setup/
#Et j'ai lancé la commande d'installation dans un screen
screen
./cv3-install-menu.sh
Suiviez les étapes du menu en faisant 1,2,3 et 4

ATTENTION l'étape 3 (la compilation donc) va etre longue, cela a pris environ 4-5 heures sur mon RPi3.

une fois l'installation terminée vous pouvez voir si OpenCV est bien installé avec les conmnandes suivantes:

Code : Tout sélectionner

python
import cv2
cv2.__version__
La sortie sera la suivante si tout est correct : '3.4.1'

2. Test si OpenCV fonctionne bien avec la camera

J'ai installer d'abord des modules de python complémentaires:

Code : Tout sélectionner

apt-get install python-pip && sudo pip install picamera && sudo pip install rpio
Et aussi ça

Code : Tout sélectionner

sudo pip install "picamera[array]"
Copier le script suivant sur votre PI en tant que test_video.py

Code : Tout sélectionner

# import the necessary packages
from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import time
import cv2

# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
camera.framerate = 32
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480))

# allow the camera to warmup
time.sleep(0.1)

# capture frames from the camera
for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
        # grab the raw NumPy array representing the image, then initialize the timestamp
        # and occupied/unoccupied text
        image = frame.array

        # show the frame
        cv2.imshow("Frame", image)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

        # clear the stream in preparation for the next frame
        rawCapture.truncate(0)

        # if the `q` key was pressed, break from the loop
        if key == ord("q"):
                break
Lancer le script avec la commande:

Code : Tout sélectionner

python test_video.py
, une fenêtre va s'afficher, affichant le flux vidéo de la caméra du PI.

ATTENTION: Si vous etes connecté en SSH vous ne verrez rien, a moins de faire une redirection X vers votre client SSH (Facile a faire avec mobaxterm), le mieux étant de brancher le PI directement sur un écran.

Miantenant que OpenCV est fonctionnel allons faire de la reconaissance faciale:

3. Reconaissance faciale

On commence par installer les modules python nécéssaires:

Code : Tout sélectionner

sudo pip install dlib
sudo pip install face_recognition
sudo pip install imutils
télécharger sur votre PI le zip suivant: https://drive.google.com/file/d/1SFNBhI ... ringharing

Une fois décompressez, allez dans le dossier Dataset et créez un dossier avec votre nom, un fois dans ce dossier prenez des photos de vous avec la camera via la commande:

Code : Tout sélectionner

raspistill -o 0001.jpg #incémentez de 1 entre chaques photos, prenez en au moins 5.
raspistill -o 0002.jpg
raspistill -o 0003.jpg
raspistill -o 0004.jpg
raspistill -o 0005.jpg
Si vous souhaitez integrer une autre personne créez un autre dossier et faites la meme chose.

Une fois les photos prise, lancez le script suivant:

Code : Tout sélectionner

python encode_faces.py --dataset dataset --encodings encodings.pickle --detection-method hog
Ce script va compiler les images pour en faire un modèle pour la reconaissance faciale.

Une fois ceci terminé lancez le script suivant pour lancer la reconaissance faciale:

Code : Tout sélectionner

python pi_face_recognition.py --cascade haarcascade_frontalface_default.xml --encodings encodings.pickle
Une fenêtre va s'ouvrir affichant le flux vidéo, si la reconnaissance facile fonctionne correctement, vous devriez avoir un carré vert sur votre tête avec votre nom.

Pour faire une action dans Jeedom lorsque votre visage est reconnu decommnetez la ligne 79 du script pi_face_recognition.py et mettez l'URL de l'action de Jeedom que vous souhaitez faire.

Donc voila jusqu’où je suis allé dans mes test pour le moment.

Sources:
https://github.com/pageauc/opencv3-setup
https://www.pyimagesearch.com/2018/06/2 ... cognition/
J'ai suivi votre tutoriel et tout fonctionne assez fluide. Je me demande s’il serait possible d’envoyer à jeedom les informations des différents visages détectés. Excusez le français, j'utilise le traducteur.

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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par mika-nt28 » 09 juin 2019, 06:57

Faut que je m'en occupe mais je manque de temps
Pour faciliter la compréhension de votre problème, n’oubliez pas de poster
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par mika-nt28 » 06 sept. 2019, 11:25

Bonjour a tous,

Je reviens vers se sujet car je vais reprendre le dev sur se plugin.
Je me suis mis au Python et sur openCV sur une autre projet de plugin et du coup j'ai pas mal avancé

Vue le travaille pour rendre fonctionnel le plugin sera payant.
Si vous souhaité qu'il reste dans cette etat et gratuit je cree un nouveau plugin utilisant openCV
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par barzek » 30 sept. 2019, 12:59

mika-nt28 a écrit :
06 sept. 2019, 11:25
Bonjour a tous,

Je reviens vers se sujet car je vais reprendre le dev sur se plugin.
Je me suis mis au Python et sur openCV sur une autre projet de plugin et du coup j'ai pas mal avancé

Vue le travaille pour rendre fonctionnel le plugin sera payant.
Si vous souhaité qu'il reste dans cette etat et gratuit je cree un nouveau plugin utilisant openCV
Bonjour,

comment tester l'actuel pour voir l'interet / les usages et voir si ca vaut le coup de le faire payant?

Merci

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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par mika-nt28 » 30 sept. 2019, 14:18

En faite je pense que je vais faire autrement
Le plugin est actuellement dispo en stable sur le market et il restera ainsi (il est voué a mourir car je ne le maintiendrai pas)
Je vas crée une nouveau qui ferra plutôt de la reconnaissance facial en plus de la detection de visage
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par Mguyard » 30 sept. 2019, 19:45

mika-nt28 a écrit :En faite je pense que je vais faire autrement
Le plugin est actuellement dispo en stable sur le market et il restera ainsi (il est voué a mourir car je ne le maintiendrai pas)
Je vas crée une nouveau qui ferra plutôt de la reconnaissance facial en plus de la detection de visage
Bonne idée.
“La connaissance s'acquiert par l'expérience, tout le reste n'est que de l'information.”

Albert Einstein

Heracles44
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par Heracles44 » 06 oct. 2019, 10:27

Bonjour,
Ce plugin m'intéresse énormément!
Si j'ai bien tout compris, avec n'importe quelle caméra mise sur Jeedom (j'ai des Xiaomi), il pourra dire si un visage connu est présent?
En gros, si je couple ca avec Google Cast, je pourrai donc avoir un message vocal automatique si quelqu'un de connu arrive devant chez moi du style "papa est devant la maison"?
Ca serait juste fou!
Comment va s'appeler le second plugin?

Je vois que le plugin est actuellement en privé. C'est normal?

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iPapy
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par iPapy » 06 oct. 2019, 15:48

mika-nt28 a écrit :
30 sept. 2019, 14:18
En faite je pense que je vais faire autrement
Le plugin est actuellement dispo en stable sur le market et il restera ainsi (il est voué a mourir car je ne le maintiendrai pas)
Je vas crée une nouveau qui ferra plutôt de la reconnaissance facial en plus de la detection de visage
Bonjour mika-nt28,

Cool l'idée je suis preneur aussi, je vais donc attendre ton nouveau plugin même si j'aurais bien aimé tester celui ci mais malheureusement "Ce plugin est pour le moment privé. Vous devez attendre qu'il devienne public ou avoir un code pour y accéder".

J'ai hâte de voir le résultat.
Dernière édition par iPapy le 06 oct. 2019, 18:02, édité 1 fois.

Heracles44
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par Heracles44 » 06 oct. 2019, 17:41

Peut on avoir accès au plugin que tu dis vouloir laisser gratuit? Il n’est pas telechargeable la!
Dernière édition par Heracles44 le 06 oct. 2019, 18:53, édité 1 fois.

capic
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par capic » 06 oct. 2019, 18:42

Salut,

ça m’intéresserai aussi de le tester et de te faire des retours.

Heracles44
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par Heracles44 » 11 oct. 2019, 18:30

Bonjour,

J'ai installé le plugin cet après midi.
Les dépendances ont mis beaucoup de temps à se télécharger mais le Démon restait sur NOK.
J'ai mis d'abord une seule de mes caméras Xiaofang dans la configuration.

Lisant que le plugin était très gourmand dans des posts précédent, j'ai décidé de le supprimer pour l'instant.
Là maintenant, je me rends compte que la caméra Xiaomi que j'avais mis dans le plugin ne transmets plus le flux rstp a mon jeedom et quand je vais sur l'ip de la caméra, le flux rstp ne bouge plus. Qu'est ce que le plugin a fait à ma caméra svp?
Je dois de nouveau la hack et la configurer?

Mon RIP tourne a fond également la, même avec le plugin supprimé. Qu'est ce que le plugin a installé de particulier dessus?
J'espère ne pas perdre tout à cause de ce plugin...

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mika-nt28
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par mika-nt28 » 12 oct. 2019, 07:22

la beta ou la stable?
Pour faciliter la compréhension de votre problème, n’oubliez pas de poster
- Des Screenshots de votre configuration
- Le Log au moment du problème constaté

Encouragez-moi https://www.paypal.me/mikant28

Heracles44
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par Heracles44 » 12 oct. 2019, 11:06

c'est bon, un petit redémarrage de jeedom et c'est rentré dans l'ordre après avoir supprimé le plugin.
Je vais donc plutot m'orienter vers une Netatmo Welcome que je mettrai dans l'entrée.

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PhilippeLc
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Re: [Plugin Tiers][Sujet Principal] Face détection

Message par PhilippeLc » 18 oct. 2019, 19:24

Bonjour, est ce que le plugin opencv qui est sur le github n_e_x_t_d_o_m est fonctionnel ?
Personnellement je fais de l'opencv sur rpi2 avec une caméra en local sur le rpi2 et la reconnaissance des visages est assez réactive (<6s) pour un rpi2. Je pense faire un test prochainement sur rpi4. Le module python3 sollicite un id de scénario via l'url de jeedom et lui passe en tag le nom de la personne. Cela me permet avec mon répondeur virtuel (en cours de développement pour l'intégrer dans un plugin) de lire en TTS toutes les notifications en attente soit pour cette personne ou pour tout le monde.
JEEDOM 3.x/RPI3 - OpenCV/RPI3 - GOOGLE HOME&CAST AUDIO & CAST VIDEO - MI BOX S - BROADLINK RM PRO - RFPLAYER- ZIGATE - BLUETOOTH local&antenne - ZWAVE SIGMA - pont IKEA et PHILIPS HUE
https://mypidrone.com

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