Face Detection

Dieser Funktionsblock erkennt menschliche Gesichter in einem Eingabebild und liefert visuelle sowie numerische Ergebnisse zur weiteren Verarbeitung.

📥 Eingänge

Image Any Das Bild, das auf Gesichter analysiert werden soll (Farbe oder Graustufen). Übergeben Sie Frames von Kameras oder geladene Bilder.

📤 Ausgänge

Image Any Annotiertes Bild mit eingezeichneten Gesichtsrahmen.

Face Area Coordinates Liste der Rechteckskoordinaten für jedes erkannte Gesicht.

Face Count Anzahl der im Eingabebild erkannten Gesichter.

🕹️ Steuerungen

Confidence Threshold % Ein Schieberegler zur Festlegung der minimalen Erkennungswahrscheinlichkeit. Erhöhen, um Fehlalarme zu reduzieren; verringern, um permissiver zu sein.

✨ Funktionen

• Echtzeit-Gesichtserkennung, geeignet für Live-Kamerafeeds oder statische Bilder.

• Liefert sowohl visuelles Feedback (annotiertes Bild) als auch strukturierte Daten (Koordinaten und Anzahl) für nachgeschaltete Logik.

• Einstellbare Confidence-Stufe zur Steuerung der Erkennungsstrenge.

📝 Nutzungshinweise

1. Verbinden Sie einen bildliefernden Block (Kamera oder File Loader) mit dem Eingang Image Any.

2. Stellen Sie den Schieberegler Confidence Threshold % auf die gewünschte Empfindlichkeit ein.

3. Verwenden Sie die Ausgänge nach Bedarf:

   • Vorschau des annotierten Bildes über einen Anzeige-Block (z. B. Show Image).

   • Lesen Sie Face Area Coordinates für ROI-Verarbeitung oder Tracking.

   • Nutzen Sie Face Count für Alarmierung, Protokollierung oder einfache Analysen.

📊 Bewertung

Beim Ausführen scannt der Block das eingehende Bild nach Gesichtern oberhalb der konfigurierten Confidence und erzeugt das annotierte Bild, eine Liste der Gesichtsrechtecke sowie die erkannte Gesichteranzahl.

💡 Tipps und Tricks

• Zur visuellen Prüfung verbinden Sie den Ausgang dieses Blocks mit dem Block Show Image, um den Bildviewer zu öffnen und die Erkennungen zu inspizieren.

• Wenn Sie nur einen bestimmten Bereich überwachen möchten (z. B. eine Tür), schneiden Sie zuerst mit Image ROI Select zu, um Fehlalarme zu reduzieren und die Verarbeitung zu beschleunigen.

• Um CPU-Last zu verringern oder die Verarbeitung zu beschleunigen, fügen Sie vor diesem Block Image Resize ein, um die Frame-Größe zu reduzieren.

• Verwenden Sie Draw Detections, um Erkennungsrechtecke mit benutzerdefinierten Overlays oder Status-Texten zu kombinieren und die Anzeige klarer zu machen.

• Speichern Sie Beispiele erfolgreicher oder fehlgeschlagener Erkennungen mit Image Logger zur Offline-Überprüfung und Feinabstimmung.

• Vorverarbeiten Sie verrauschte Eingaben mit Blur oder einem Threshold-Block (z. B. Image Threshold), um die Stabilität der Erkennung in minderwertigen Bildern zu verbessern.

🛠️ Fehlersuche

• Keine Gesichter erkannt: Senken Sie den Confidence Threshold % und stellen Sie sicher, dass das Bild klare frontale oder leicht geneigte Gesichter zeigt. Erhöhen Sie ggf. den Bildkontrast oder verwenden Sie Image Resize auf eine sinnvolle Arbeitsgröße.

• Zu viele Fehlalarme: Erhöhen Sie den Confidence Threshold % und schneiden Sie die Szene mit Image ROI Select zu, um irrelevante Bereiche auszuschließen.

• Performance-Probleme: Reduzieren Sie die Eingangsauflösung mit Image Resize oder führen Sie die Erkennung nur auf ausgewählten Frames durch, z. B. mittels eines Steuerungssignals oder Batch-Strategien.