Скрипт для обнаружения объектов на видео. Обнаруженные обекты выделяются рамкой.
Python3 должен быть уже установлен. Затем используйте pip (или pip3, есть конфликт с Python2) для установки зависимостей:
pip install -r requirements.txt
Скрипт использует библиотеку OpenCV. Если в процессе установки возникли проблемы, прочитайте FAQ в репозитории пакета,
или же попробуйте установить библиотеку вручную.
Для работы скрипта необходима камера.
Скрипт использует набор обученных моделей для определения объектов на видео.
Модели распологаются в папке haarcascades в виде xml-файлов. Список моделей довольно большой.
По умолчанию используются модели поиска лица и глаз.
Модели указываются в файле config.py словарём CASCADES. Формат такой:
"{Название модели}": {
"path": "{путь к файлу модели}",
"color": (255, 0, 0),
"draw": bool,
}
Ключ "draw" указывает применять модель или нет.
Найденные объекты выделяются рамкой, за цвет рамки отвечает параметр CASCADES['модель']['color'].
Для формата BGR указывается кортеж, например (255, 0, 0) для синего цвета.
Для оттенков серого просто укажите скалярное значение.
python3 run.py
Если запуск прошёл успешно, вы увидите изображение с камеры, на котором будут определяться указанные объекты.
Для завершения скрипта нажмите клавишу q.