هو انا ممكن ارفع كود ويتم شرح الكود ده بلغة باثيون

تقصد توضيح لكود تريد فهم آلية عمله؟ نعم يمكن ذلك.

بتاريخ الآن قال Mustafa Suleiman:

تقصد توضيح لكود تريد فهم آلية عمله؟ نعم يمكن ذلك.

ايوه ,  تمام الكود اهو

import face_recognition
import cv2
import numpy as np



video_capture = cv2.VideoCapture(0)


obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]


biden_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
biden_face_encoding = face_recognition.face_encodings(biden_image)[0]


known_face_encodings = [
    obama_face_encoding,
    biden_face_encoding
]
known_face_names = [
    "Barack Obama",
    "Joe Biden"
]


face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True

while True:
    
    ret, frame = video_capture.read()

    
    if process_this_frame:
      
        small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)

        
        rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
        
        
        face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

        face_names = []
        for face_encoding in face_encodings:
           
            matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
            name = "Unknown"

            
            face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)
            best_match_index = np.argmin(face_distances)
            if matches[best_match_index]:
                name = known_face_names[best_match_index]

            face_names.append(name)

    process_this_frame = not process_this_frame


    
    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
       
        top *= 4
        right *= 4
        bottom *= 4
        left *= 4

        
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

        
        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

    
    cv2.imshow('Video', frame)

   
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break


video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

أولاً يتم استيراد المكتبات:

• face_recognition: مكتبة للتعرف على الوجوه.
• cv2 (OpenCV): مكتبة برمجية مفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية.

ثم تهيئة كائن لتقاط الفيديو من الكاميرا الافتراضية (فهرس الكاميرا 0).

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

ثم:

• تحميل صور لوجوه معروفة ( وهي باراك أوباما وجو بايدن).
• تُحسب تشفيرات الوجوه باستخدام face_recognition.face_encodings.

بعد ذلك إعداد مصفوفات للوجوه المعروفة وتلك المصفوفات تخزن تشفيرات الوجوه المعروفة وأسمائها المقابلة.

known_face_encodings = [obama_face_encoding, biden_face_encoding]
known_face_names = ["Barack Obama", "Joe Biden"]

وتبدأ الحلقة الرئيسية للتعرف على الوجوه، من خلال التقاط إطارات فيديو متتالية ومعالجتها باستمرار للتعرف على الوجوه.

while True:

1. تغيير حجم الإطارات لتسريع عملية المعالجة.
2. استخراج مواقع وتشفيرات الوجوه من الإطار المُصغر.
3. ثم مقارنة تشفير كل وجه مكتشف مع تشفيرات الوجوه المعروفة.
4. وتحديد أفضل تطابق وتسند اسم للوجه (أو "غير معروف" إذا لم يتم العثور على تطابق).

5. رسم مستطيلات حول الوجوه المكتشفة.

6. إضافة نص يحمل اسم الشخص المعترف به.

بعد ذلك الإطار المعالج يعرض في نافذة تحمل اسم 'Video'.

cv2.imshow('Video', frame)

ويمكن إنهاء البرنامج عن طريق الضغط على مفتاح 'q'.

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break

بحيث يتم تحرير كائن التقاط الفيديو، وتغلق نوافذ OpenCV.

شكرااا جداااا

لو سمحت الكامير فتحت وقفلت بسرعه ممكن حل المشكله ده

انا عملت الكود تمام وعند تشغل الكود الكامير بتفتح وبتقفل علي طول من غير ما اشوف النتجيه

أ.مصطفي

ربما تحتاج تغيير السطر التالي وزيادة القيمة 1 إلى قيمة أكبر 10 أو 20 لأنها تعبر عن الوقت المنتظر بالمللي ثانية = 1/1000 ثانية، وبالتالي لا يعطي الفرصة الكافية لمعالجة إطارات الصور والفيديو

# if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):

أرجو التجربة

بتاريخ 3 ساعة قال El Sayed El Tohamy:

ربما تحتاج تغيير السطر التالي وزيادة القيمة 1 إلى قيمة أكبر 10 أو 20 لأنها تعبر عن الوقت المنتظر بالمللي ثانية = 1/1000 ثانية، وبالتالي لا يعطي الفرصة الكافية لمعالجة إطارات الصور والفيديو

# if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):

أرجو التجربة

هو حضرتك الكامير بتشتغل وبتقفل او ما تشوف وجه لكن غير كده بتفضل شغل

بتاريخ 21 ساعة قال Ail Ahmed:

        rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]

حل المشكله الحمد الله المشكله هنا فيه دي المفروض 1 مش -1 بس ممكن اعرف ليا لوسمحت

استخدام القيم السالبة في القائمة list في البايثون تعني بداية الترقيم من النهاية،

على سبيل المثال

allNames = ['Ahmed', 'Mohamed', 'Ali']
allNames2 = allNames[::-1] # ['Ali', 'Mohamed', 'Ahmed']

لاحظ استخدام -1 كقيمة للخطوة معناها نسخ القائمة من النهاية كما هو موضح الاسم الأخير أصبح الأول بالقائمة الجديدة.

عند التعامل مع مكتبات رؤية الحاسوب، فإنها تتعامل بنظام الألوان BGR أزرق/أخضر/أحمر، لذلك وجب عكس هذا الترتيب ليصبح RGB أحمر/أخضر/أزرق، وهذا هو السبب في استخدام (-1)، هذا الأسلوب قد يسبب انطلاق خطأ إذا كان المتغير الأصلي None، لذلك في أغلب الأحيان نستخدم الشيفرات بالطريقة التالية

ret, frame = video_capture.read()
if ret:
    small_frame = cv2.resize(frame, (128, 128))
    rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
    # the rest of your code
else:
    print("Failed to read frame from camera")

فإذا ظهرت الرسالة "Failed to read frame from camera" هذا معناه أنه لم يتمكن من التقاط الصورة من الكاميرا، فيجب معرفة الخطأ وتصحيحه، وليس استبدال القيمة السالبة (-1) بالقيمة (1) لأنه قد يسبب مشاكل في ألوان الصورة.

بتاريخ منذ ساعة مضت قال El Sayed El Tohamy:

استخدام القيم السالبة في القائمة list في البايثون تعني بداية الترقيم من النهاية،

على سبيل المثال

allNames = ['Ahmed', 'Mohamed', 'Ali']
allNames2 = allNames[::-1] # ['Ali', 'Mohamed', 'Ahmed']

لاحظ استخدام -1 كقيمة للخطوة معناها نسخ القائمة من النهاية كما هو موضح الاسم الأخير أصبح الأول بالقائمة الجديدة.

عند التعامل مع مكتبات رؤية الحاسوب، فإنها تتعامل بنظام الألوان BGR أزرق/أخضر/أحمر، لذلك وجب عكس هذا الترتيب ليصبح RGB أحمر/أخضر/أزرق، وهذا هو السبب في استخدام (-1)، هذا الأسلوب قد يسبب انطلاق خطأ إذا كان المتغير الأصلي None، لذلك في أغلب الأحيان نستخدم الشيفرات بالطريقة التالية

ret, frame = video_capture.read()
if ret:
    small_frame = cv2.resize(frame, (128, 128))
    rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
    # the rest of your code
else:
    print("Failed to read frame from camera")

فإذا ظهرت الرسالة "Failed to read frame from camera" هذا معناه أنه لم يتمكن من التقاط الصورة من الكاميرا، فيجب معرفة الخطأ وتصحيحه، وليس استبدال القيمة السالبة (-1) بالقيمة (1) لأنه قد يسبب مشاكل في ألوان الصورة.

 

ايو انا عملت زي حضرتك كده وظهرات الرساله فا الخطاء من اي كده

تقصد رسالة "Failed to read frame from camera"

هل غيرت هذا السطر

if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):

بتاريخ 9 دقائق مضت قال El Sayed El Tohamy:

تقصد رسالة "Failed to read frame from camera"

هل غيرت هذا السطر

if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):

 

ايوه ,  وبرد اول ما بيشوف وجه الكامير بتقفل علي طوال

حاول استخدام أدوات اكتشاف الأخطاء،

مثل نقطة التوقف Break point

أو طباعة عبارات معينة بعد كل أمر تشك في تسببه بالخطأ، وترى إذا لم يتم طباعة العبارة فهذا معناه أن المشكلة بهذا السطر.

بتاريخ 2 دقائق مضت قال El Sayed El Tohamy:

حاول استخدام أدوات اكتشاف الأخطاء،

مثل نقطة التوقف Break point

أو طباعة عبارات معينة بعد كل أمر تشك في تسببه بالخطأ، وترى إذا لم يتم طباعة العبارة فهذا معناه أن المشكلة بهذا السطر.

حاضر , شكراا جدا لتعب حضرتك معه والله

على الرحب والسعة،

في انتظار سماع النتائج منك، وإذا واجهتك أي مشكلة في استخدام أدوات اكتشاف الأخطاء لا تتردد في التواصل.

بتاريخ On 13‏/1‏/2024 at 21:10 قال Ail Ahmed:

    ret, frame = video_capture.read()

هو ليه هنا فيه 2 متغيرن

بتاريخ On 13‏/1‏/2024 at 21:10 قال Ail Ahmed:

        small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)

وكمان لوسمحت كانت عاوز افهم الية الكود ده 

وكمان انا عاوز الفديو يعالجه التعرف علي الوجه بشكل اسرع يعني 1/4 مش سرع عندي عاوز اسرع من كده

بتاريخ On 13‏/1‏/2024 at 21:10 قال Ail Ahmed:

        face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

اه المشكله فيه السطر ده يا أ.سيد

بتاريخ On 13‏/1‏/2024 at 21:10 قال Ail Ahmed:

        rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]

وكمان يا أ.سيد المشكله له علاق ب السطر ده عشان انا ام بغير من -1 الي 1 الكامير بتعالجه الصور عادي 

ولكن ام بتكون -1 بيحصل مشكله والكامير مش بتعالجه اول ما تشوف صور

بتاريخ 20 ساعة قال Ail Ahmed:

هو ليه هنا فيه 2 متغيرن

وكمان لوسمحت كانت عاوز افهم الية الكود ده 

وكمان انا عاوز الفديو يعالجه التعرف علي الوجه بشكل اسرع يعني 1/4 مش سرع عندي عاوز اسرع من كده

سبب وجود متغيرين هو أن الوظيفة تعود بقيمتين،

لاحظ أن البايثون يستطيع تعريف أكثر من متغير في نفس السطر، عن طريق سرد عدد من المتغيرات مفصولة بفاصلة، ثم علامة = ثم سرد عدد من القيم يناظر المتغيرات مثل المثال التالي:

# تعريف ثلاث متغيرات في ثلاث أسطر
firstName = 'Ahmed'
lastName = 'Mohammed'
age =  25

# تعريف نفس الثلاث متغيرات ولكن بسطر واحد
firstName, lastName, age = 'Ahmed', 'Mohammed', 25

# طريقة أخرى لتعريف ثلاث متغيرات في نفس السطر
firstName, lastName, age = ['Ahmed', 'Mohammed', 25]

كذلك يمكنك تعريف ثلاث متغيرات في سطر  واحد عن طريق وظيفة تعود بقائمة

def GetData():
    return ['Ahmed', 'Mohammed', 25]

firstName, lastName, age = GetData()

ما الخطأ الذي يظهر عند تنفيذ هذا السطر

face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

بتاريخ 37 دقائق مضت قال El Sayed El Tohamy:

لاحظ أن البايثون يستطيع تعريف أكثر من متغير في نفس السطر، عن طريق سرد عدد من المتغيرات مفصولة بفاصلة، ثم علامة = ثم سرد عدد من القيم يناظر المتغيرات مثل المثال التالي:

والله شكرا جدا ده معلوم جديد بنسبالي

بتاريخ 38 دقائق مضت قال El Sayed El Tohamy:

ما الخطأ الذي يظهر عند تنفيذ هذا السطر

حاضر هاصور لحضرتك الخطاء

الخطاء البيظهر اهو

فا اول ما اغير القيمه من -1 الي 1 الخطاء ده مش بيظهر والكامير بتعالجه عادي

بتاريخ 58 دقائق مضت قال El Sayed El Tohamy:

سبب وجود متغيرين هو أن الوظيفة تعود بقيمتين،

 

ايوه صح واحد بترجع True والتاني بترجع عبار عن list ارقم

بتاريخ منذ ساعة مضت قال Ail Ahmed:

الخطاء البيظهر اهو

 

والخطاء ده يا أسيد بيظهر اول ما الكامير بتشوف وجه لكن غير كده مش بيظهر

السبب في الخطأ أن الوظيفة face_encodings تنتظر منك إعطاءها صورة ثلاثية القنوات أي ملونة ولكنك تعطيها صورة أحادية اللون لذلك جرب تغير السطر

small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
# بهذا السطر
small_frame = cv2.cvtColor(cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25), cv2.COLOR_GRAY2RGB)

بتاريخ 18 دقائق مضت قال El Sayed El Tohamy:

السبب في الخطأ أن الوظيفة face_encodings تنتظر منك إعطاءها صورة ثلاثية القنوات أي ملونة ولكنك تعطيها صورة أحادية اللون لذلك جرب تغير السطر

small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
# بهذا السطر
small_frame = cv2.cvtColor(cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25), cv2.COLOR_GRAY2RGB)

 

بيظهر الخطاء ده

هذه شيفرات كاملة

import face_recognition
import cv2

obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
biden_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")

obama_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
biden_encoding = face_recognition.face_encodings(biden_image)[0]

known_face_encodings = [obama_encoding, biden_encoding]
known_face_names = ["obama", "biden"]

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# حلقة تكرارية مستمرة لحين المستخدم يضغط على حرف 
# q
while True:
    # قراءة إطار واحد من الكاميرا
    ret, frame = video_capture.read()

    # التحويل إلى نظام
	# RGB
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
 
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    # حلقة تكرارية على كل الأوجه الموجودة بالإطار
    for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
        
        matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)

        # وضع قيمة مبدئية
        name = "Unknown"

        # في حالة وجود مطابقة واحدة على الأقل، نستخدم أو واحدة
        if True in matches:
            first_match_index = matches.index(True)
            name = known_face_names[first_match_index]

        # رسم إطار والاسم حول الوجه
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1.0, (255, 255, 255), 1)

    # إظهار الصورة
    cv2.imshow("Face Recognition", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

لاحظ التحويل من نظام BGR إلى نظام RGB في السطر التالي باستخدام القيمة السالبة (-1)، وذلك لأن مكتبة cv2 تلتقط الصورة بتنسيق GBR بينما مكتبة face_recognition تتعامل بنظام RGB

rgb_frame = frame[:, :, ::-1]