Inspeccionando los cientos de marcadores que tenia en mi firefox, me encontre un enlace web con una interesante clase para el reconocimiento facial, no recuerdo cuando lo agregue a mis marcadores, bueno eso no importa, pero ahora aprovecho y lo posteo para quienes no lo conocian.
La clase se llama Face_Detector y su autor es un frances (creo?) Maurice Svay su web es http://svay.com/blog/face-detection-in-pure-php-without-opencv/(siempre respetando los derechos de autor). Su implementación es bastante sencilla y lo mejor es que no utiliza librerias ajenas como OPENCV u otros para el reconocimiento facial, según entiendo el autor saco este código de un código en javascript (el enlace ya no esta disponible) y lo migro a puro PHP, ademas esta clase hace uso de un archivo detection.DAT donde estan los patrones de reconociemto facial.
la clase Face_Detector
01 <?php 02 // 03 // This program is free software; you can redistribute it and/or 04 // modify it under the terms of the GNU General Public License 05 // as published by the Free Software Foundation; either version 2 06 // of the License, or (at your option) any later version. 07 // 08 // This program is distributed in the hope that it will be useful, 09 // but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of 10 // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the 11 // GNU General Public License for more details. 12 // 13 // You should have received a copy of the GNU General Public License 14 // along with this program; if not, write to the Free Software 15 // Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301, USA. 16 // 17 // @Author Karthik Tharavaad 18 // karthik_tharavaad@yahoo.com 19 // @Contributor Maurice Svay 20 // maurice@svay.Com 21 22 class Face_Detector { 23 24 protected $detection_data; 25 protected $canvas; 26 protected $face; 27 private $reduced_canvas; 28 29 #El constructor de clase carga el archivo .dat y lo asigna a una variable 30 public function __construct($detection_file = 'detection.dat') { 31 if (is_file($detection_file)) { 32 $this->detection_data = unserialize(file_get_contents($detection_file)); 33 } else { 34 throw new Exception("No se pudo cargar el archivo"); 35 } 36 } 37 38 #Dado un archivo imagen 39 public function face_detect($file) { 40 if (!is_file($file)) { 41 throw new Exception("No se puede carga el archivo $file"); 42 } 43 #crea una nueva imagen temporal 44 $this->canvas = imagecreatefromjpeg($file); 45 $im_width = imagesx($this->canvas); 46 $im_height = imagesy($this->canvas); 47 48 //Resample before detection? 49 $ratio = 0; 50 $diff_width = 320 - $im_width; 51 $diff_height = 240 - $im_height; 52 if ($diff_width > $diff_height) { 53 $ratio = $im_width / 320; 54 } else { 55 $ratio = $im_height / 240; 56 } 57 58 if ($ratio != 0) { 59 $this->reduced_canvas = imagecreatetruecolor($im_width / $ratio, $im_height / $ratio); 60 imagecopyresampled($this->reduced_canvas, $this->canvas, 0, 0, 0, 0, $im_width / $ratio, $im_height / $ratio, $im_width, $im_height); 61 62 $stats = $this->get_img_stats($this->reduced_canvas); 63 $this->face = $this->do_detect_greedy_big_to_small($stats['ii'], $stats['ii2'], $stats['width'], $stats['height']); 64 $this->face['x'] *= $ratio; 65 $this->face['y'] *= $ratio; 66 $this->face['w'] *= $ratio; 67 } else { 68 $stats = $this->get_img_stats($this->canvas); 69 $this->face = $this->do_detect_greedy_big_to_small($stats['ii'], $stats['ii2'], $stats['width'], $stats['height']); 70 } 71 return ($this->face['w'] > 0); 72 } 73 74 75 public function toJpeg() { 76 $color = imagecolorallocate($this->canvas, 255, 0, 0); //red 77 imagerectangle($this->canvas, $this->face['x'], $this->face['y'], $this->face['x']+$this->face['w'], $this->face['y']+ $this->face['w'], $color); 78 header('Content-type: image/jpeg'); 79 imagejpeg($this->canvas); 80 } 81 #esto solo para JSON 82 public function toJson() { 83 return "{'x':" . $this->face['x'] . ", 'y':" . $this->face['y'] . ", 'w':" . $this->face['w'] . "}"; 84 } 85 86 public function getFace() { 87 return $this->face; 88 } 89 90 protected function get_img_stats($canvas){ 91 $image_width = imagesx($canvas); 92 $image_height = imagesy($canvas); 93 $iis = $this->compute_ii($canvas, $image_width, $image_height); 94 return array( 95 'width' => $image_width, 96 'height' => $image_height, 97 'ii' => $iis['ii'], 98 'ii2' => $iis['ii2'] 99 ); 100 } 101 102 protected function compute_ii($canvas, $image_width, $image_height ){ 103 $ii_w = $image_width+1; 104 $ii_h = $image_height+1; 105 $ii = array(); 106 $ii2 = array(); 107 108 for($i=0; $i<$ii_w; $i++ ){ 109 $ii[$i] = 0; 110 $ii2[$i] = 0; 111 } 112 113 for($i=1; $i<$ii_w; $i++ ){ 114 $ii[$i*$ii_w] = 0; 115 $ii2[$i*$ii_w] = 0; 116 $rowsum = 0; 117 $rowsum2 = 0; 118 for($j=1; $j<$ii_h; $j++ ){ 119 $rgb = ImageColorAt($canvas, $j, $i); 120 $red = ($rgb >> 16) & 0xFF; 121 $green = ($rgb >> 8) & 0xFF; 122 $blue = $rgb & 0xFF; 123 $grey = ( 0.2989*$red + 0.587*$green + 0.114*$blue )>>0; // this is what matlab uses 124 $rowsum += $grey; 125 $rowsum2 += $grey*$grey; 126 127 $ii_above = ($i-1)*$ii_w + $j; 128 $ii_this = $i*$ii_w + $j; 129 130 $ii[$ii_this] = $ii[$ii_above] + $rowsum; 131 $ii2[$ii_this] = $ii2[$ii_above] + $rowsum2; 132 } 133 } 134 return array('ii'=>$ii, 'ii2' => $ii2); 135 } 136 137 protected function do_detect_greedy_big_to_small( $ii, $ii2, $width, $height ){ 138 $s_w = $width/20.0; 139 $s_h = $height/20.0; 140 $start_scale = $s_h < $s_w ? $s_h : $s_w; 141 $scale_update = 1 / 1.2; 142 for($scale = $start_scale; $scale > 1; $scale *= $scale_update ){ 143 $w = (20*$scale) >> 0; 144 $endx = $width - $w - 1; 145 $endy = $height - $w - 1; 146 $step = max( $scale, 2 ) >> 0; 147 $inv_area = 1 / ($w*$w); 148 for($y = 0; $y < $endy ; $y += $step ){ 149 for($x = 0; $x < $endx ; $x += $step ){ 150 $passed = $this->detect_on_sub_image( $x, $y, $scale, $ii, $ii2, $w, $width+1, $inv_area); 151 if( $passed ) { 152 return array('x'=>$x, 'y'=>$y, 'w'=>$w); 153 } 154 } // end x 155 } // end y 156 } // end scale 157 return null; 158 } 159 160 protected function detect_on_sub_image( $x, $y, $scale, $ii, $ii2, $w, $iiw, $inv_area){ 161 $mean = ( $ii[($y+$w)*$iiw + $x + $w] + $ii[$y*$iiw+$x] - $ii[($y+$w)*$iiw+$x] - $ii[$y*$iiw+$x+$w] )*$inv_area; 162 $vnorm = ( $ii2[($y+$w)*$iiw + $x + $w] + $ii2[$y*$iiw+$x] - $ii2[($y+$w)*$iiw+$x] - $ii2[$y*$iiw+$x+$w] )*$inv_area - ($mean*$mean); 163 $vnorm = $vnorm > 1 ? sqrt($vnorm) : 1; 164 165 $passed = true; 166 for($i_stage = 0; $i_stage < count($this->detection_data); $i_stage++ ){ 167 $stage = $this->detection_data[$i_stage]; 168 $trees = $stage[0]; 169 170 $stage_thresh = $stage[1]; 171 $stage_sum = 0; 172 173 for($i_tree = 0; $i_tree < count($trees); $i_tree++ ){ 174 $tree = $trees[$i_tree]; 175 $current_node = $tree[0]; 176 $tree_sum = 0; 177 while( $current_node != null ){ 178 $vals = $current_node[0]; 179 $node_thresh = $vals[0]; 180 $leftval = $vals[1]; 181 $rightval = $vals[2]; 182 $leftidx = $vals[3]; 183 $rightidx = $vals[4]; 184 $rects = $current_node[1]; 185 186 $rect_sum = 0; 187 for( $i_rect = 0; $i_rect < count($rects); $i_rect++ ){ 188 $s = $scale; 189 $rect = $rects[$i_rect]; 190 $rx = ($rect[0]*$s+$x)>>0; 191 $ry = ($rect[1]*$s+$y)>>0; 192 $rw = ($rect[2]*$s)>>0; 193 $rh = ($rect[3]*$s)>>0; 194 $wt = $rect[4]; 195 196 $r_sum = ( $ii[($ry+$rh)*$iiw + $rx + $rw] + $ii[$ry*$iiw+$rx] - $ii[($ry+$rh)*$iiw+$rx] - $ii[$ry*$iiw+$rx+$rw] )*$wt; 197 $rect_sum += $r_sum; 198 } 199 200 $rect_sum *= $inv_area; 201 202 $current_node = null; 203 if( $rect_sum >= $node_thresh*$vnorm ){ 204 if( $rightidx == -1 ) 205 $tree_sum = $rightval; 206 else 207 $current_node = $tree[$rightidx]; 208 } else { 209 if( $leftidx == -1 ) 210 $tree_sum = $leftval; 211 else 212 $current_node = $tree[$leftidx]; 213 } 214 } 215 $stage_sum += $tree_sum; 216 } 217 if( $stage_sum < $stage_thresh ){ 218 return false; 219 } 220 } 221 return true; 222 } 223 }
Y su implementación:
01 <?php 02 require ('Face_Detector.php'); 03 $detector = new Face_Detector('detection.dat'); 04 $detector->face_detect('FOTO.jpg'); 05 $detector->toJpeg(); 06 ?>
Se incluye la clase Face_Detector.php, se crea una instancia especificando el archivo .dat y se hace uso de la función face_detectet(‘archivo imagen’); indicando el archivo de imagen a detetectar. El resultado sera una imagen con un recuadro sobre el rostro, si es que lo detecto, claro nada es perfecto, si le pasamos una foto cualquiera que no incluya un rostro, los resultados podran ser bastantes curiosos.
Bajate los archivos si quieres hacer una prueba desde AQUI
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deberias de poner el proyecto completo!
ese es todo el proyecto 🙂 en serio
que mas amigo quiero felicitarlo es excelente lo que haces y me ha servido de mucha ayuda, con respecto a este proyecto le hiciste pruebas y si reconoce realmente o no funciona bien.
saludos desde colombia
el proyecto no es mio, el enlace del dueño esta en el post, y si pase un rato jugando con el código y no, no es efectivo al 100% tiene algunos defectos, por ejemplo solo detecta una rostro a la vez
hola..!! esta muy bueno el proyecto, yo estoy buscando informacion para hacer el mismo proyecto pero en java.
si tienes algo de informacion te agradeceria.!!
saludos desde argentina..!!!
🙂
este ejemplo utiliza un archivo DAT para el reconocimiento facial, podrías intentar migrar el código php a java 🙂
Se ve interesante, lo voy a probar
gracias
Hola, Disculpa pero a mi no me funciona el codigo, ya intente tanto en windows como en linux, pero no me funciona D: help me!
Y si en ves de pasarle la ruta donde esta la imagen le quisiera pasar una imagen que se encuentra en un canvas como lo haria