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captura.py
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import cv2
import numpy as np
#Lista dos classificadores
classificador = cv2.CascadeClassifier('haarcascade-frontalface-default.xml')
classificadorOlho = cv2.CascadeClassifier('haarcascade-eye.xml')
#Momento de captura das faces para alimentação do banco
camera = cv2.VideoCapture(0)
amostra = 1
numeroAmostra = 25
#identificador para separação das faces
id = input('Digite o identificador')
largura, altura = 220, 220
print('Capturando as faces...')
#seleciona a câmera que vai ser usada para a captura das imagens
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))
#Modela uma nova janela retangular delimitando a área da face
for (x, y, l, a) in facesDetectadas:
cv2.rectangle(imagem, (x, y), (x+l, y+a), (0, 139, 139), 2)
'''regiao = imagem[y:y + a, x:x + l]
regiaoCinzaOlho = cv2.cvtColor(regiao, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
olhosdetectados = classificadorOlho.detectMultiScale(regiaoCinzaOlho)
for (ox, oy, ol, oa) in olhosdetectados:
cv2.rectangle(regiao, (ox, oy), (ox + ol, oy + oa), (0, 255, 0), 2)'''
#Condição para o encerramento da tela de desenho
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
if np.average(imagemCinza) > 90:
imagemFace = cv2.resize(imagemCinza[y:y + a, x:x + l], (largura, altura))
cv2.imwrite("fotos/pessoa. " + str(id) + "." + str(amostra) + ".jpg", imagemFace)
print("[foto" + str(amostra) + " Capturada com sucesso!!]")
amostra += 1
#WINDOW
cv2.imshow("Face", imagem)
cv2.waitKey(1)
if (amostra >= numeroAmostra + 1):
break
#Mensagem que aparecerá após cuncluir a captura das faces
print('Faces capturadas com sucesso..')
camera.release()
cv2.destroyAllWindows