a) Program Ubuntu 20.04'te hazırlanmıştır.
b) Program 3 farklı koddan oluşmaktadır: Fotoğraf Çekme, Model Eğitme, Yüz Tanıma.
b-1) Model eğitimi için OpenCV'yi kullanarak bilgisayarın kamerası ile fotoğraf çeken bir C++17 kodu hazırlandı.
b-2) C++17, OpenCV ve Dlib ile çekilen bu fotoğrafları kullanarak modeli eğiten bir algoritma hazırlandı. Yüzlerin özelliklerini ve kişinin isimlerini iki .txt dosyasına kayededildi.
b-3) Yine C++17, OpenCV ve Dlib kullanarak, eğitilen model ile kameradan gelen canlı veriyi karşılaştıran ve kişiyi tahmin etmeye çalışan bir kod hazırlandı.
Not: Eğer bilgisayarınızda kuruluysa, 5, 6 ve 7. adımlardaki CMakeLists.txt dosyalarındaki 1. satırlarında bulunan "cmake_minimum_required(VERSION 3.26)" versiyonu bilgisayarınızdaki versiyona göre uyarlayınız ve BU ADIMI ATLAYINIZ!
Not: Versiyonu öğrenmek için cmake --version komutunu çalıştırınız.
1- git clone https://github.com/Kitware/CMake.git
2- cd CMake/
3- mkdir build
4- cd build/
5- ../bootstrap
6- make
7- sudo make insall
a) git clone https://github.com/davisking/dlib.git komutu ile source'undan indiriyoruz.
b) cd dlib ile indirilen dlib dizininine giriyoruz.
c) mkdir build ile build klasörü oluşturuyoruz.
d) cd build ile oluşturduğumuz dizinine gidiyoruz.
e) cmake .. ile build klasörünün konfigürasyonu yapılıyor.
f) sudo make install ile de Dlib'i kuruyoruz.
a) git clone https://github.com/opencv/opencv.git komutu ile source'undan indiriyoruz.
b) cd opencv ile indirilen opencv dizininine giriyoruz.
c) mkdir build ile build klasörü oluşturuyoruz.
d) cd build ile oluşturduğumuz dizinine gidiyoruz.
e) cmake .. ile build klasörünün konfigürasyonu yapılıyor.
f) sudo make install ile de Opencv'yi kuruyoruz.
a) git clone https://github.com/yigitboracagiran/TR_Dlib_OpenCV_YuzTanima.git komutu ile bu repo'yu indiriyoruz.
Not: Fotoğraf çekiminin yapılabilmesi için "ModelEgitimi" isimli klasörde "Dataset" isimli bir klasör bulunmalıdır.
b) cd ModelEgitimi komutu ile Dataset'in olması gerektiği dizine gidiyoruz. ( Dosya neredeyse o dizine gidiniz. )
c) ls komutu ile "Dataset" isimli bir klasör bulunuyor mu kontrol ediyoruz.
Not: Bu repo'yu ilk indirdiğinizde bulunmuyor, oluşturmanız gerekli.
d) mkdir Dataset komutu ile "Dataset" klasörü oluşturuluyor.
e) cd ../FotografCekimi/ komutu ile fotoğraf çekimi kodunun bulunduğu dizinine gidiyoruz.
Not: Kodu derlemeden önce koddaki dosya konumlarını kendinize göre ayarlayınız!!!
f) mkdir build ile build klasörü oluşturuyoruz.
Not: CMakeLists.txt dosyalarındaki 1. satırlarında bulunan "cmake_minimum_required(VERSION 3.26)" versiyonu bilgisayarınızdaki versiyona göre uyarlayınız. Versiyonu öğrenmek için cmake --version komutunu çalıştırınız.
g) cmake -S . -B build/ komutu ile "CMakeLists.txt" dosyasını konfigüre ediyoruz.
h) cd build/ komutu ile konfigüre edilen dizine gidiyoruz.
i) sudo make komutu ile kodu derliyoruz.
j) ./fotografCekimi komutu ile kodu çalıştırıyoruz.
k) Program Opencv kullanarak bilgisayarımız kamerasını açar ve ekranda gösterir. Ardından da "Kişinin Adını Giriniz: " diye bizden input alır.
Not: Kişinin klasörü daha önceden bulunuyorsa "Bu Isimde Klasor Daha Once Olusturulmus!", bulunmuyorsa "Yeni Klasor Olusturuluyor!" geri dönüşü yapılır.
l) Kişinin adının girilmesinin ardından; kamera ekranı diğer sekmelerin üstündeyken "boşluk" tuşuna basıldığında fotoğraf çeker, "q" tuşuna basılırsa kodu sonlandırır.
Not: Fotoğraf çekimi başarılı olursa "Fotograf Basariyla Olusturuldu." geri dönüşü yapılır.
Not: İstenilen sayıda fotoğraf çekilebilir ancak 1 fotoğrafla da olsa kişi tahmini başarıyla yapılmaktadır.
a) "http://dlib.net/files/" sitesinden kodlarda "shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2" dosyasını indiriyoruz.
Not: Bu repo'ya konmamasının nedeni boyutunun 25 MB'den büyük olmasıdır.
b) Dosyanın indirildiği dizine cd Downloads/ komutu ile gidiyoruz.
c) bunzip2 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 komutu ile dosyadan .bz2 uzantısını kaldırıyoruz.
d) "shape_predictor_68_face_landmarks.dat" dosyasını "ModelEgitimi" klasörünün içindeki "models" klasörüne taşıyoruz.
e) cd ModelEgitimi komutu ile kodun bulunduğu dizine gidiyoruz. ( Dosya neredeyse o dizine gidiniz. )
Not: Kodu derlemeden önce koddaki dosya konumlarını kendinize göre ayarlayınız!!!
f) mkdir build ile build klasörü oluşturuyoruz.
Not: CMakeLists.txt dosyalarındaki 1. satırlarında bulunan "cmake_minimum_required(VERSION 3.26)" versiyonu bilgisayarınızdaki versiyona göre uyarlayınız. Versiyonu öğrenmek için cmake --version komutunu çalıştırınız.
g) cmake -S . -B build/ komutu ile "CMakeLists.txt" dosyasını konfigüre ediyoruz.
h) cd build/ komutu ile konfigüre edilen dizine gidiyoruz.
i) sudo make komutu ile kodu derliyoruz.
j) ./modelEgitimi komutu ile kodu çalıştırıyoruz.
Not: Aşağıdaki çıktı elde edilirse kod başarıyla çalışmıştır:
Model Egitimi Sonlandi!
Dosyaya Basariyla Yazildi!
Dosyaya Basariyla Yazildi!
a) cd YuzTanima komutu ile kodun bulunduğu dizine gidiyoruz. ( Dosya neredeyse o dizine gidiniz. )
Not: Kodu derlemeden önce koddaki dosya konumlarını kendinize göre ayarlayınız!!!
b) mkdir build ile build klasörü oluşturuyoruz.
Not: CMakeLists.txt dosyalarındaki 1. satırlarında bulunan "cmake_minimum_required(VERSION 3.26)" versiyonu bilgisayarınızdaki versiyona göre uyarlayınız. Versiyonu öğrenmek için cmake --version komutunu çalıştırınız.
c) cmake -S . -B build/ komutu ile "CMakeLists.txt" dosyasını konfigüre ediyoruz.
d) cd build/ komutu ile konfigüre edilen dizine gidiyoruz.
e) sudo make komutu ile kodu derliyoruz.
f) ./yuzTanima komutu ile kodu çalıştırıyoruz.
g) Kamera ekranı diğer sekmelerin üstündeyken "q" tuşuna basılırsa kodu sonlandırır.
Not: "Tespit Edilen Yüz: Kişi İsmi" veya "Yuz Tespit Edilemedi!" çıktıları elde edilmelidir.