Face detection code PLAB 2

#NOTE: I put the entire XML file in this paste. I would:
- go to the raw file (https://pastebin.com/raw/234vLz3m)
- just ctrl+a, ctrl+c to a new doc on the pi and mess with it there

The XML file can also be found here if you wanted it seperate for some reason: https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml

Commands to install OpenCV:

sudo apt-get update

then (in all one line) do

sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libfontconfig1-dev libcairo2-dev libgdk-pixbuf2.0-dev libpango1.0-dev libgtk2.0-dev libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libhdf5-103 libqtgui4 libqtwebkit4 libqt4-test python3-pyqt5 python3-dev -y

then

sudo pip install opencv-contrib-python==4.1.0.25

if pip doesn't work then try

sudo apt-get install python-opencv

To test if you have OpenCV, run this in a python script:

import cv2
cv2.__version__

If it acts like OpenCV isn't installed, there's probably an issue with your default python/python3. I changed my default to python3 using this guide and reinstalled and it worked:
https://raspberry-valley.azurewebsites.net/Python-Default-Version/

#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Face detection code. To maybe make it run faster, comment out the rectangle/puttext/imshow commands. Probably negligible though
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

import cv2

# Load the cascade
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('frontface.xml')

cv2.startWindowThread()
# open webcam video stream
cap = cv2.VideoCapture(0)

servoPos = 0 #should be the same variable as the thermal camera
servoPosTemp = 0

while(True): #when this loop runs once, one frame captured and processed

    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # resizing for faster detection
    #frame = cv2.resize(frame, (320, 180)) #720p downsample
    frame = cv2.resize(frame, (315, 180))

    #7 positions for servo, 315/7 = 45

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
    # Draw rectangle around the faces
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        servoPosTemp = (x+(w/2))

    if (servoPosTemp > 0) and (servoPosTemp <=45):
        servoPos = -1
        cv2.putText(frame, '-1', (20,35),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,0,0),1,2)
    if (servoPosTemp > 45) and (servoPosTemp <=90):
        servoPos = -.75
        cv2.putText(frame, '-0.75', (20,35),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,0,0),1,2)
    if (servoPosTemp > 90) and (servoPosTemp <=135):
        servoPos = -.5
        cv2.putText(frame, '-0.5', (20,35),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,0,0),1,2)
    if (servoPosTemp > 135) and (servoPosTemp <=180):
        servoPos = 0
        cv2.putText(frame, '0', (20,35),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,0,0),1,2)
    if (servoPosTemp > 180) and (servoPosTemp <=225):
        servoPos = .5
        cv2.putText(frame, '0.5', (20,35),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,0,0),1,2)
    if (servoPosTemp > 225) and (servoPosTemp <=265):
        servoPos = .75
        cv2.putText(frame, '0.75', (20,35),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,0,0),1,2)
    if (servoPosTemp > 265) and (servoPosTemp <=315):
        servoPos = 1
        cv2.putText(frame, '1', (20,35),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,0,0),1,2)

    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break


cv2.waitKey()

#------------------ end of python file, start of XML file ---------------------------------------------------------------------------

<?xml version="1.0"?>
<!--
    Stump-based 24x24 discrete(?) adaboost frontal face detector.
    Created by Rainer Lienhart.

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

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 and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
 or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
 the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
-->
<opencv_storage>
<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
  <featureType>HAAR</featureType>
  <height>24</height>
  <width>24</width>
  <stageParams>
    <maxWeakCount>211</maxWeakCount></stageParams>
  <featureParams>
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  <stageNum>25</stageNum>
  <stages>
    <_>
      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-5.0425500869750977e+00</stageThreshold>
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        <_>
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        <_>
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        <_>
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        <_>
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            -7.7945697307586670e-01 1.2608419656753540e+00</leafValues></_>
        <_>
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        <_>
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        <_>
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        <_>
          <internalNodes>
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          <leafValues>
            -8.5909199714660645e-01 8.5255599021911621e-01</leafValues></_></weakClassifiers></_>
    <_>
      <maxWeakCount>16</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-4.9842400550842285e+00</stageThreshold>
      <weakClassifiers>
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 9 -2.1110000088810921e-02</internalNodes>
          <leafValues>
            1.2435649633407593e+00 -1.5713009834289551e+00</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 10 2.0355999469757080e-02</internalNodes>
          <leafValues>
            -1.6204780340194702e+00 1.1817760467529297e+00</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
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          <leafValues>
            -1.9415930509567261e+00 7.0069098472595215e-01</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
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          <leafValues>
            -5.5670100450515747e-01 1.7284419536590576e+00</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 13 3.6288000643253326e-02</internalNodes>
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            2.6763799786567688e-01 -2.1831810474395752e+00</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 14 -1.9109999760985374e-02</internalNodes>
          <leafValues>
            -2.6730210781097412e+00 4.5670801401138306e-01</leafValues></_>
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          <internalNodes>
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        <_>
          <internalNodes>
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            -3.5200199484825134e-01 9.3339198827743530e-01</leafValues></_>
        <_>
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        <_>
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        <_>
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            0 -1 22 1.4318999834358692e-02</internalNodes>
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            -3.5127198696136475e-01 1.1440860033035278e+00</leafValues></_>
        <_>
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            0 -1 23 1.0253000073134899e-02</internalNodes>
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            -6.0850602388381958e-01 7.7098500728607178e-01</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
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          <leafValues>
            3.8817799091339111e-01 -1.5122940540313721e+00</leafValues></_></weakClassifiers></_>
    <_>
      <maxWeakCount>27</maxWeakCount>
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          <internalNodes>
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          <internalNodes>
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        <_>
          <internalNodes>
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        <_>
          <internalNodes>
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        <_>
          <internalNodes>
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        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 34 -6.9358997046947479e-02</internalNodes>
          <leafValues>
            1.0539360046386719e+00 -4.5719701051712036e-01</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 35 -4.9033999443054199e-02</internalNodes>
          <leafValues>
            -1.6253089904785156e+00 1.5378999710083008e-01</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 36 8.4827996790409088e-02</internalNodes>
          <leafValues>
            2.8402999043464661e-01 -1.5662059783935547e+00</leafValues></_>
        <_>
          <internalNodes>
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    <_>
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        <_>
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    <_>
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    <_>
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        <_>
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