Este projeto é um Sistema de Reconhecimento Facial desenvolvido com a linguagem Python, utilizando bibliotecas poderosas como o OpenCV, face_recognition, e Tkinter. O objetivo é proporcionar uma interface gráfica simples e intuitiva para cadastro e reconhecimento de faces em tempo real.
O sistema permite cadastrar novas pessoas por meio da captura de imagens da face. Após o cadastro, o sistema armazena as informações de face para futuras comparações.
Ao iniciar o reconhecimento, a aplicação utiliza a webcam para capturar faces em tempo real. Se uma face cadastrada for detectada, o nome da pessoa é exibido na tela.
A interface gráfica foi criada utilizando a biblioteca Tkinter, proporcionando uma experiência amigável e fácil de navegar.
- O usuário pode cadastrar uma nova pessoa clicando no botão "Cadastrar Nova Pessoa".
- O sistema pede para o usuário fornecer um nome para a pessoa.
- Após a entrada do nome, a aplicação ativa a webcam e aguarda o usuário pressionar a tecla Espaço para capturar uma foto da face.
- Caso a foto seja capturada com sucesso, a face é processada e registrada no banco de dados do sistema.
- O botão "Iniciar Reconhecimento" ativa a webcam e começa a buscar faces cadastradas no banco de dados.
- Quando uma face é detectada e reconhecida, o nome da pessoa é exibido no vídeo em tempo real.
- Caso uma face desconhecida seja detectada, o sistema exibe "Desconhecido".
- O botão "Sair" fecha o programa e libera a câmera.
- Python 3.x
- OpenCV - Biblioteca para processamento de imagens e vídeos.
- face_recognition - Biblioteca especializada no reconhecimento facial.
- Tkinter - Biblioteca para criação da interface gráfica.
- Pillow - Biblioteca para manipulação de imagens no Tkinter.
Antes de executar o projeto, é necessário instalar as dependências. Você pode fazer isso utilizando o pip:
pip install opencv-python face_recognition numpy pillow