【ドキュメント】オプション FACE01 GRAPHICS ver.1.2.4

FACE01 GRAPHICSを呼び出す際のオプションについて全体をざっくりと見渡します。より詳しいオプション変数についてはこちらのページをご覧ください。

import FACE01GRAPHICS124 as f
from face01lib import load_priset_image

home()メソッド

kaoninshoDir, priset_face_imagesDir = f.home()

返り値

• kaoninshoDir
  • (str)ワーキングディレクトリ
• priset_face_imagesDir
  • (str)priset_face_imagesフォルダが存在するディレクトリ

load_priset_image.load_priset_image()メソッド

known_face_encodings, known_face_names = load_priset_image.load_priset_image(
    kaoninshoDir,
    priset_face_imagesDir, 
    jitters = 10, 
    upsampling=0, 
    mode='hog', 
    model='small'
)

返り値

• known_face_encodings
  • priset_face_imagesフォルダ内に配置した顔写真ファイルを全てエンコードした配列
  • known_face_names
• priset_face_imagesフォルダ内に配置した顔写真ファイル名を全てエンコードした配列

引数

• jitters
  • (int)読み込む顔画像ファイルについてランダムにズーム・傾斜を行い精度を調節する
• upsampling
  • (int)顔検出する面積を指定する。1: 80x80px, 2: 40x40px
• mode
  • (str)顔検出アルゴリズムを指定する。hog, cnn
• model
  • (str)データセットを指定する。smallのみ使用可能

出力指定

# パイプ処理関連
output_frame_data_bool=False
print_property=False

• output_frame_data_bool
  • (bool)標準出力に処理結果を含んだvideo streamを出力するかどうか指定。True, False
• print_property
  • (bool)パイプ使用時の必要情報を標準出力するか指定。fps、shape、データサイズが表示される。True, False

face_attestation()メソッド

  xs = face_attestation(
        kaoninshoDir, 
        known_face_encodings, 
        known_face_names, 
        tolerance=0.45, 
        jitters=0,
        upsampling=0,
        mode='cnn', 
        model='small',
        frame_skip = 1,
        # movie="http://localhost:8080/",
        movie="test.mp4",
        rectangle='false',
        target_rectangle='true',
        show_video='true',
        frequency_crop_image=5,
        set_area='NONE',
        face_learning_bool=True,
        # face_learning_bool=False,
        how_many_face_learning_images=1,
        output_frame_data=output_frame_data_bool,
        print_property=print_property
    )
    for x in xs:
        if output_frame_data_bool==True and print_property==False:
            sys.stdout.buffer.write(x['stream'].tobytes())
        else:
            name, pict, date, img, location, percentage_and_symbol, stream = x['name'], x['pict'], x['date'], x['img'], x['location'], x['percentage_and_symbol'], x['stream']
            print(name, percentage_and_symbol, location, date)

返り値

• xs（オブジェクト名は任意）
  • (object)辞書オブジェクト。キー：name, pict, date, img, location, percentage_and_symbol, stream

引数

• tolerance
  • (floot)閾値。閾値以下を別の顔と認識する
• jitters
  • (int)読み込む顔画像ファイルについてランダムにズーム・傾斜を行い精度を調節する
• upsampling
  • (int)顔検出する面積を指定する。1: 80x80px, 2: 40x40px
• mode
  • (str)顔検出アルゴリズムを指定する。hog, cnn
• model
  • (str)データセットを指定する。smallのみ使用可能
• frame_skip
  • (int)フレームドロップ値
• movie
  • (str)ストリーム又はファイル名
  • (int)Webカメラを指定する場合は0
• rectangle
  • (str)簡易的な四角形の描画を指定。’true’, ‘false’
• target_rectangle
  • (str)標準の顔枠の描画を指定。’true’, ‘false’
• show_video
  • (str)video streamを表示するかどうか指定。’true’, ‘false’
• frequency_crop_image
  • (int)顔検出したデータをファイルとして保存する頻度を指定。1つのフレームに対して保存処理をする場合0、2つのフレームに対して1度保存処理をする場合は1
• set_area
  • (str)処理対象エリアを指定。NONE, TOP_LEFT, TOP_RIGHT, BOTTOM_LEFT, BOTTOM_RIGHT, CENTER
• face_learning_bool
  • (bool)光学歪み較正処理を行うかどうか指定。True, False
• how_many_face_learning_images
  • (int)上記をTrue指定した時、学習する頻度を指定。2なら2度質問される
• output_frame_data
  • output_frame_data_boolが入力される
• print_property
  • print_propertyが入力される