Neste artigo, vamos explorar um exemplo de código em Python para detectar faces em uma imagem, desenhar círculos vermelhos ao redor das faces detectadas, adicionar informações sobre as faces detectadas à imagem e salvar essas informações em um arquivo JSON. Vamos utilizar a biblioteca InsightFace para detectar as faces e a biblioteca PIL para manipular as imagens.

Pré-requisitos:

Certifique-se de ter as seguintes bibliotecas instaladas:

• insightface: Para a detecção de faces.
• PIL: Para manipulação de imagens.
• numpy: Para operações numéricas.
• json: Para manipulação de arquivos JSON
• datetime: Para obter informações de data e hora.
• os: Para manipulação de caminhos de arquivo.
• buffalo_l: última versão do modelo buffalo_l.

Você pode instalar as bibliotecas necessárias usando o gerenciador de pacotes pip.

Passo a Passo:

1. Carregando a Imagem: Começamos carregando uma imagem usando a biblioteca PIL. Definimos o caminho da imagem e usamos a função Image.open() para carregar a imagem.
2. Inicializando o Modelo de Análise de Rosto: Em seguida, inicializamos o modelo de análise de rosto da InsightFace usando a classe FaceAnalysis().
3. Preparando o Modelo: Preparamos o modelo para inferência, especificando o contexto de execução e o tamanho da detecção.
4. Detectando Faces: Usamos o método get() do modelo de análise de rosto para detectar as faces na imagem carregada. O resultado é uma lista de objetos de face.
5. Desenhando Círculos Vermelhos: Se faces forem detectadas na etapa anterior, desenhamos círculos vermelhos ao redor das faces detectadas na imagem usando a biblioteca PIL.
6. Adicionando Informações: Adicionamos informações sobre as faces detectadas à imagem, incluindo o número de faces detectadas e a data e hora da detecção.
7. Salvando a Imagem Processada: Salvamos a imagem processada com os círculos vermelhos e as informações adicionadas.
8. Salvando Informações em um Arquivo JSON: Salvamos as informações sobre as faces detectadas em um arquivo JSON, incluindo o caminho da imagem processada, o número de faces e a data e hora da detecção.

Conclusão:Neste artigo, exploramos um exemplo de código para detectar faces em uma imagem, desenhar círculos vermelhos ao redor das faces detectadas, adicionar informações sobre as faces detectadas à imagem e salvar essas informações em um arquivo JSON. Este exemplo demonstra como usar a biblioteca InsightFace e a biblioteca PIL para realizar essas tarefas de forma eficiente.

Repositório para download do código

GitHub - jaccon/facedetectionInsightFace: Face detection using Python with lib insightFace and model Buffalo_L

Face detection using Python with lib insightFace and model Buffalo_L - GitHub - jaccon/facedetectionInsightFace: Face detection using Python with lib insightFace and model Buffalo_L

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