En este primer encuentro, trabajamos en comenzar a entender el funcionamiento de tensorflow, utilizando Python.
El proyecto consiste en capturar y reconocer caras en imágenes obtenidas de una webcam.
NOTA: este ejercicio fue creado a partir del trabajo de habrman. Pueden acceder al repo original: https://github.com/habrman/FaceRecognition.git
Necesitamos correr la version de Python 3.6.x (no la 3.7 porque tensorflow-gpu no estaría disponible).
Si necesitan hacer un downgrade, desde el Anaconda navigator pueden hacerlo:
Si están utilizando Visual Studio Code pueden hacerlo en la barra inferior, cambiando el compilador:
Verificar que el path a la instalación de Python3.6 está en la variable PATH del sistema. (En general es C:\Program files\Python36).
Luego debemos verificar que estamos utilizando una versión actualizada de pip, ejecutando el siguiente comando:
python -m pip install --upgrade pip
Hemos dejado un archivo "requirements.txt", donde figuran todos los requerimientos necesarios para ejecutar el programa en "main.py".
Para instalar automáticamente los requerimientos, ejecuten en la consola el siguiente código:
pip install --ignore-installed --user -r requirements.txt
NOTA: Para los que no tengan el modelo ResNet, pueden descargarlo del siguiente link: https://drive.google.com/file/d/0B5MzpY9kBtDVZ2RpVDYwWmxoSUk/edit
Luego extraerlo en la carpeta "models".
Para ejecutar el modelo deberán ejecutar el siguiente comando:
python main.py './models/model.pb' './ids/'
Para los que me preguntaron acerca de integrarlo con visual studio, dentro de anaconda navigation se puede instalar Visual Studio Code.
NOTA: Inicien Visual Studio Code como administrador.
Luego, para incluir los parámetros de inicialización en el debug, tienen que acceder al archivo "launch.json" (Debug --> Add configuration), y agregar los args al primer objeto:
{
"name": "Python: Current File",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"args": [
"./models/model.pb",
"./ids/"
]
},
