এখানে, আমরা শিখব কিভাবে OpenCV-তে চোখ ট্র্যাক করতে হয়। গোয়েন্দা চোখের পরে, ট্র্যাকিং একটি সহজ এবং সহজ কাজ. আমরা সনাক্ত করা চোখ ঘেরা বৃত্ত ব্যবহার. বৃত্তের কেন্দ্র ট্র্যাক করা মানে চোখের কেন্দ্র ট্র্যাক করা। বৃত্তের কেন্দ্র ট্র্যাক করতে, আমাদের দুটি পূর্ণসংখ্যা ভেরিয়েবলের প্রয়োজন। এটি প্রথম দুটি লাইনে করা হয়েছে (9 th এবং 10 th লাইন) main() ফাংশনের ভিতরে। পূর্ণসংখ্যা ভেরিয়েবলের নাম হল 'x_axis' এবং 'y_axis'।
42 এবং 43 লাইনে, কেন্দ্রের অনুভূমিক এবং উল্লম্ব স্থানাঙ্কের মানগুলি 'x_axis' এবং 'y_axis' ভেরিয়েবলে অনুলিপি করা হয়েছে এবং এগুলোর বৃত্তের কেন্দ্র রয়েছে। 44 th -এ লাইন, 'cout' স্টেটমেন্ট ব্যবহার করে, আমরা কেন্দ্রের মান দেখিয়েছি। এভাবেই আমরা চোখের অবস্থান ট্র্যাক করতে পারি।
C++ ব্যবহার করে ওপেনসিভিতে চোখের অবস্থান ট্র্যাক করার জন্য নিম্নলিখিত কোড।
উদাহরণ
#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
int x_axis;//Declaring integer variables to store co-ordinate values//
int y_axis;//Declaring integer variables to store co-ordinate values//
Mat frame;//Declaring a matrix to video frame in it//
namedWindow("Detect");//Declaring a window to show our work//
VideoCapture image(0);//capturing video from default camera//
if (!image.isOpened()){ //Error message if video source is not found//
cout << "Couldn't load video from the source.Make sure your camera is working properly." << endl;
system("pause");
return 0;
}
double height = image.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);//setting up height of each frame//
double width = image.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);//setting up width of each frame//
CascadeClassifier face_cascade, eyes_cascade;//declaring a CascadeClassifier object//
face_cascade.load("C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");//loading the cascade classifier//
eyes_cascade.load("C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml");
while (true) {
bool temp = image.read(frame);//loading video frames from source to our matrix named frame//
std::vector<Rect>faces;//Declaring a vector named faces//
face_cascade.detectMultiScale(frame, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(100, 100));//detecting the face
for (int i = 0; i < faces.size(); i++){ //for locating the face
Point center(faces[i].x + faces[i].width * 0.5, faces[i].y + faces[i].height * 0.5);//getting the center of the face//
ellipse(frame, center, Size(faces[i].width * 0.5, faces[i].height * 0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);//draw an ellipse on the face//
Mat faceROI = frame(faces[i]);//Taking area of the face as Region of Interest for eyes//
std::vectoreyes;//declaring a vector named eyes//
eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(5, 5));//detect eyes in every face//
for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++){ //for locating eyes//
Point center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width * 0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height * 0.5);//getting the centers of both eyes//
int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25);//declaring radius of the eye enclosing circles//
circle(frame, center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);//drawing circle around both eyes//
x_axis = eyes[j].x;//storing x axis location of eyes in x_axis//
y_axis = eyes[j].y;//storing y axis location of eyes in y_axis//
cout << "Position of the eyes is:" << "(" << x_axis << "," << y_axis << ")" << endl;//showing co-ordinate values//
}
}
imshow("Detect", frame);//showing result in window named 'Detect'//
if (waitKey(30) == 27){ //wait time for each frame is 30 milliseconds//
break;
}
}
return 0;
} আউটপুট
