Face Detection

Dieser Funktionsblock ermöglicht es Benutzern, Gesichter in einem Eingabebild mithilfe eines trainierten Gesichtsdetektionsmodells zu erkennen. Er bietet Ausgaben wie das modifizierte Bild mit hervorgehobenen erkannten Gesichtern, deren Koordinaten und die Gesamtanzahl der erkannten Gesichter.

📥 Eingänge

Image Any Das Eingangsbild muss ein Bild sein, in dem Gesichter erkannt werden müssen.

📤 Ausgänge

Image Any Das Ausgabe Bild mit hervorgehobenen erkannten Gesichtern.

Face Area Coordinates Die Koordinaten der Bereiche, in denen Gesichter erkannt wurden.

Face Count Eine Ausgabe, die die Gesamtanzahl der im Bild erkannten Gesichter angibt.

🕹️ Steuerungen

Confidence Threshold % Ein Schieberegler, der es Ihnen ermöglicht, das Vertrauensniveau für die Gesichtsdetektion festzulegen. Das Erhöhen dieses Schwellenwerts kann zu weniger, aber überzeugenderen Erkennungen führen.

🎨 Funktionen

Real-time Face Detection Der Block verarbeitet das Eingangsbild, um Gesichter dynamisch zu identifizieren und zu kennzeichnen.

Confidence Level Adjustment Benutzer können die Empfindlichkeit der Erkennung anpassen, indem sie den Vertrauensschwellenwert einstellen.

Output Summary Bietet sowohl qualitative (hervorgehobenes Bild) als auch quantitative (Koordinaten und Anzahl) Ergebnisse des Erkennungsprozesses.

📝 Nutzungshinweise

1. Input Image: Verbinden Sie eine Bildquelle, die die Gesichter enthält, die Sie erkennen möchten, mit dem Eingang.

2. Set Confidence Level: Verwenden Sie den Schieberegler Confidence Threshold %, um die Empfindlichkeit der Gesichtsdetektion anzupassen.

3. Evaluate: Führen Sie den Block aus, um die Gesichtsdetektion im Eingangsbild durchzuführen. Das Ergebnis umfasst das modifizierte Bild, die Koordinaten der erkannten Gesichter und die Gesamtanzahl.

📊 Bewertung

Der Block gibt ein neues Bild aus, das mit den erkannten Gesichtspositionen markiert ist, sowie Koordinaten und eine Zählung der erkannten Gesichter im bereitgestellten Eingabebild.

💡 Tipps und Tricks

Erhöhung der Erkennungsgenauigkeit

Um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, stellen Sie sicher, dass das Eingangsbild von hoher Qualität und gut beleuchtet ist. Sie können Ihr Bild vorverarbeiten, um die Klarheit zu erhöhen oder Rauschen zu reduzieren.

Vielfältige Bildquelle

Durch die Verwendung einer Reihe von Funktionsblöcken wie Camera USB oder Load Image können Sie dynamisch Bilder für die Echtzeit-Gesichtserkennung bereitstellen.

Mehrere Gesichter

Der Block ist in der Lage, mehrere Gesichter im selben Bild zu erkennen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Vertrauensschwellenwert angemessen eingestellt ist, um alle gewünschten Gesichter zu erfassen.

🛠️ Fehlersuche

Keine Gesichter erkannt

Wenn keine Gesichter erkannt werden, versuchen Sie, den Vertrauensschwellenwert mit dem Schieberegler zu senken, um flexiblere Erkennungen zu ermöglichen. Stellen Sie sicher, dass das Eingangsbild klar ist und die Gesichter nicht verdeckt sind.

Fehlerbehandlung

Wenn Fehler in Bezug auf das Eingangsbild auftreten, überprüfen Sie, ob die Bilddaten gültig und korrekt formatiert sind, bevor Sie sie in den Block einfüttern.