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face_detect.py
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import cv2
def detect_simple_image(path):
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
image = cv2.imread(path)
resize_image = cv2.resize(image, (int(image.shape[1]/2), int(image.shape[0]/2)))
gray_image = cv2.cvtColor(resize_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5)
i = 0
for x,y,w,h in faces:
image = cv2.rectangle(resize_image, (x,y), (x+w, y+h), (0,255,0), 3)
i += 1
print(" sur cette image il'ya ",i," faces")
cv2.imshow("Detect",image)
cv2.waitKey(0)
# fonction qui permet de detecter la face a partir de la camera du pc
def detect_by_video_capture():
# chargement du fichier cascade
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
# ouverture de la camera
video = cv2.VideoCapture(0) #0 est pour le webcam du pc; si c'etait une camera externe on mettra 1
while True:
_,img = video.read() #lecture de chaque image renvoyée par la webcam
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# detection des points qui correspond a une face
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
for(x, y, w, h) in faces:
# place du rectangle vert sur la face detecter
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
#affichage du resultat
cv2.imshow("vide capture", img)
k =cv2.waitKey(30)
if k == 27:
break
video.release()