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- import cv2
- import numpy as np
- classificador = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
- classificadorOlho = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")
- camera = cv2.VideoCapture(0)
- amostra=1
- numeroAmostra=20
- id=input('Digite seu identificador: ')
- largura,altura = 220 ,220
- print("capture ...")
- while (True):
- conectado,imagem = camera.read()
- imagemCinza = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- print(np.average(imagemCinza))
- facesDetectadas = classificador.detectMultiScale(imagemCinza,
- scaleFactor=1.5,
- minSize=(150,150))
- for(x,y,l,a) in facesDetectadas:
- cv2.rectangle(imagem, (x,y),(x+l,y+a), (0,0,255),2)
- regiao = imagem[y:y + a , x:x +l]
- regiaoCinzaOlho = cv2.cvtColor(regiao,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- olhosDetectado = classificador.detectMultiScale(regiaoCinzaOlho)
- for(ox. oy, ol, oa) in olhosDetectado:
- cv2.rectangle(regiao, (ox,oy), (ox + ol , oy + oa), (0,255,0),2)
- if cv2.waitKey(1)& 0xFF == ord('q'):
- if np.average(imagemCinza) > 100:
- imagemFace = cv2.resize(imagemCinza[y:y+a,x:x +l], (largura,altura))
- cv2.imwrite("fotos1/pessoa. " + str(id) + "." +str(amostra) + ".jpg", imagemFace)
- print("[ foto " + str(amostra) + " capturada com sucesso ]" )
- amostra +=1
- cv2.imshow("Face",imagem)
- cv2.waitKey(1)
- if(amostra >= numeroAmostra +1 ):
- break
- print("faces detectada com sucesso")
- camera.release()
- cv2.destroyAllWindows()
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