Delphi-Gesichtserkennung

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Die Implementierung der Gesichtserkennung in Delphi FMX erfordert die Verwendung einer Bibliothek oder API eines Drittanbieters, da Delphi FMX selbst keine integrierte Gesichtserkennung bietet

Fähigkeiten. Eine beliebte Option ist die Verwendung von OpenCV, einer weit verbreiteten Computer-Vision-Bibliothek, die Gesichtserkennungsalgorithmen bietet.neema blog 7

Hier ist eine grundlegende Übersicht darüber, wie Sie die Gesichtserkennung mithilfe von OpenCV in eine Delphi FMX-Anwendung integrieren können:

  1. OpenCV herunterladen und installieren: Zuerst müssen Sie die OpenCV-Bibliothek für Delphi herunterladen und installieren. Es stehen mehrere Wrapper zur Verfügung, mit denen Sie OpenCV in Delphi-Anwendungen verwenden können. Ein solcher Wrapper ist Embarcaderos offizieller OpenCV-Wrapper für Delphi.

  2. OpenCV-Bibliothek importieren: Importieren Sie die erforderlichen OpenCV-Bibliotheken in Ihr Delphi FMX-Projekt. Dazu gehört das Einbinden der benötigten Header-Dateien und die Anbindung der entsprechenden Bibliotheken.

  3. Gesichtserkennungslogik implementieren: Schreiben Sie den Code, um die Gesichtserkennung mithilfe der bereitgestellten OpenCV-Funktionen durchzuführen. OpenCV bietet vorab trainierte Gesichtserkennungsmodelle, die Sie für diesen Zweck verwenden können.

  4. Ergebnisse anzeigen: Sobald Gesichter erkannt wurden, müssen Sie die Ergebnisse in Ihrer Delphi FMX-Anwendung anzeigen. Dies kann das Zeichnen von Rechtecken um erkannte Gesichter oder das Hervorheben dieser auf irgendeine Weise beinhalten.

Hier ist ein sehr vereinfachtes Beispiel, das zeigt, wie Sie OpenCV für die Gesichtserkennung in Delphi FMX integrieren können (vorausgesetzt, Sie haben OpenCV für Delphi bereits installiert und konfiguriert):

delphi< /div> 
unit MainForm;

Schnittstelle

Verwendet
   System.SysUtils, System.Types, System.UITypes, System.Classes, System.Variants,
   FMX.Types, FMX.Controls, FMX.Forms, FMX.Graphics, FMX.Dialogs, FMX.StdCtrls,
   FMX.Objects, OpenCV.Core, OpenCV.ImgProc, OpenCV.HighGUI, FMX.Layouts;

Typ
   TForm1 = Klasse(TForm)
     CameraView: TImage;
     btnDetectFaces: TButton;
     procedure btnDetectFacesClick(Sender: TObject);
     procedure FormCreate(Sender: TObject);
     procedure FormDestroy(Sender: TObject);
   Privat
     {Private Erklärungen}
     Erfassung: pCvCapture;
     Prozedur ProcessFrame;
   öffentlich
     {Öffentliche Erklärungen}
   Ende;

var
   Form1: TForm1;

Implementierung

{$R *.fmx}

procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject);
beginnen
   Capture := cvCreateCameraCapture(CV_CAP_ANY);
   wenn Capture <> dann null
     TThread.CreateAnonymousThread(ProcessFrame).Start;
Ende;

procedure TForm1.FormDestroy(Sender: TObject);
beginnen
   cvReleaseCapture(@Capture);
Ende;

Prozedur TForm1.ProcessFrame;
var
   Rahmen: pIplImage;
beginnen
   während True es tut
   beginnen
     Frame := cvQueryFrame(Capture);
     wenn Frame <> dann null
     beginnen
       versuchen
         // Hier Gesichtserkennung am Rahmen durchführen
         // Sie müssten diesen Teil mit OpenCV-Funktionen implementieren

         // Den Frame in der FMX-Anwendung anzeigen
         TThread.Synchronize(nil,
           Verfahren
           beginnen
             OpenCV.HighGUI.CvToBitmap(Frame, CameraView.Bitmap);
           Ende
         );
       Endlich
         cvReleaseImage(@Frame);
       Ende;
     Ende;
   Ende;
Ende;

procedure TForm1.btnDetectFacesClick(Sender: TObject);
beginnen
   // Hier würden Sie eine Gesichtserkennungslogik durchführen
   // und die Anzeige entsprechend aktualisieren
Ende;

Ende.

In diesem Beispiel wird ein einfaches Delphi FMX-Formular mit einer Schaltfläche (btnDetectFaces) zum Auslösen der Gesichtserkennung und einer TImage-Komponente (CameraView) zum Anzeigen des Kamera-Feeds eingerichtet. Die ProcessFrame-Prozedur erfasst fortlaufend Bilder von der Kamera, verarbeitet sie zur Gesichtserkennung und zeigt das Ergebnis in der TImage-Komponente an.

Bitte beachten Sie, dass der Gesichtserkennungsteil fehlt und Sie ihn mithilfe der Gesichtserkennungsalgorithmen von OpenCV implementieren müssen, wie z. B. Haar-Kaskaden oder Deep-Learning-basierte Methoden. Die Besonderheiten von Gesichtserkennungsalgorithmen und deren Implementierung gehen über den Rahmen dieses Beispiels hinaus, sind jedoch in der OpenCV-Dokumentation und verschiedenen online verfügbaren Tutorials ausführlich dokumentiert.

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