Système de reconnaissance faciale à partir de zéro avec OpenCV et TensorFlow

Introduction

Ce projet est un système de reconnaissance faciale conçu à partir de zéro. Il utilise OpenCV pour la détection des visages et TensorFlow pour entraîner un modèle basé sur des réseaux neuronaux convolutifs (CNN).
L'objectif principal est de proposer une solution simple mais efficace pour des applications telles que la sécurité, la gestion de présence, ou l'accès automatisé.

Caractéristiques principales

Détection des visages : Algorithmes en cascade d'OpenCV pour une détection rapide et précise.

Entraînement du modèle : Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) utilisant TensorFlow pour classer et reconnaître des visages.

Reconnaissance en temps réel : Implémentation en direct via webcam ou flux vidéo.

Modularité : Code facile à personnaliser pour des applications spécifiques.

Installation

Suivez ces étapes pour configurer et exécuter le projet :

1. Clonez le dépôt GitHub :

git clone https://github.com/FredyHoundayi/Computer-Vision-CV-Deep-Learning-DL-.git
cd Computer-Vision-CV-Deep-Learning-DL-

2. Créez un environnement virtuel et activez-le :

python -m venv venv
source venv/bin/activate # Sur Windows : venv\Scripts\activate

3. Installez les dépendances nécessaires :

pip install -r requirements.txt

Utilisation

1. Collecte de données :
   Utilisez le script creation_data.py pour collecter automatiquement des images d'entraînement :

python creation_data.py

2. Entraînement du modèle :
   Entraînez un modèle de reconnaissance faciale avec TensorFlow :

python model6.py

3. Reconnaissance en temps réel :
   Lancez le script pour identifier les visages en temps réel :

python recognition.py

Extraits de code

Exemple de configuration pour la collecte de données :

import cv2

camera = cv2.VideoCapture(0)
while True:
_, frame = camera.read()
cv2.imshow("Capture", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

Applications possibles

Ce système peut être intégré dans des domaines variés, tels que :

Contrôle d’accès sécurisé.

Surveillance automatisée.

Gestion de présence en entreprise ou établissement scolaire.

Contributions

Les contributions sont les bienvenues ! Si vous souhaitez améliorer ce projet ou suggérer de nouvelles fonctionnalités, n’hésitez pas à soumettre une pull request ou à ouvrir une issue sur le dépôt GitHub.

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Consultez le fichier LICENSE pour plus de détails.