Yuxian : partenaire de contenu CSDN, mentor étoile montante CSDN, créateur d'étoiles montantes dans le domaine du full stack, 51CTO (Top célébrité + blogueur expert), passionné d'open source github (développement secondaire de code source go-zero, architecture back-end de jeu https : / /github.com/Peakchen）
Explication détaillée du principe :
Le code ci-dessus implémente la reconnaissance faciale à l'aide d'OpenCV dans ROS et utilise le nœud de synthèse vocale de ROS pour la diffusion vocale. Voici une explication détaillée de son fonctionnement :
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Initialisez le nœud ROS : Tout d'abord, nous initialisons le nœud ROS et créons un nœud nommé « face_recognition_node ». Nous nous abonnons ensuite aux messages d'images de la caméra.
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Fonction de rappel d'image : Lorsqu'un message d'image est reçu, la fonction de rappel d'image est déclenchée. Dans la fonction de rappel, nous
cv_bridgeconvertissons d'abord le message image ROS en une image OpenCV en utilisant Nous convertissons ensuite l'image en niveaux de gris pour la détection des visages. Ensuite, nous utilisons le classificateur en cascade d'OpenCV (le classificateur en cascade Haar est utilisé ici) pour détecter les visages dans l'image. -
Détection de visage et diffusion vocale : Si un visage est détecté, nous dessinerons un cadre rectangulaire sur l'image pour identifier l'emplacement du visage. Parallèlement, nous utilisons le nœud de synthèse vocale de ROS pour diffuser des messages vocaux, tels que « J'ai vu un visage ! ».
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Affichage de l'image : Enfin, nous utilisons OpenCV pour afficher l'image avec le cadre du visage afin d'observer les résultats de la reconnaissance faciale en temps réel.
Rez-de-chaussée