snapshot_on_face_detection.py

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# Beispiel: Snapshot bei Gesichtserkennung
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# Hinweis: Für dieses Beispiel wird eine SD-Karte benötigt.
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# Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mit Gesichtsverfolgung auf Ihrer OpenMV Cam ein
# Bild.

import csi
import image
import random
import machine

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Sensor zurücksetzen und initialisieren.
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)  # Pixelformat auf RGB565 (oder GRAYSCALE) setzen
csi0.framesize(csi.QVGA)  # Framegröße auf QVGA setzen
csi0.snapshot(time=2000)  # Warten, bis die Einstellungen wirksam werden.

led = machine.LED("LED_RED")

# Eine HaarCascade zur Gesichtserkennung laden. Dies ist ein Objekt, das Ihre OpenMV
# Cam verwenden kann, um mit der unten stehenden Methode find_features() Gesichter zu erkennen. Ihre OpenMV
# Cam hat die HaarCascade fontalface bereits integriert. Standardmäßig werden alle Stufen der
# HaarCascade geladen. Sie können jedoch die Anzahl der Stufen anpassen, um die
# Verarbeitung auf Kosten der Genauigkeit zu beschleunigen. Die frontalface-HaarCascade hat 25
# Stufen.
face_cascade = image.HaarCascade("/rom/haarcascade_frontalface.cascade", stages=25)

while True:
    print("About to start detecting faces...")
    csi0.snapshot(time=2000)  # Dem Benutzer Zeit geben, sich bereitzumachen.

    print("Now detecting faces!")
    diff = 10  # Wir gehen davon aus, dass ein Gesicht nach 10 Frames erkannt wurde.

    while diff:
        img = csi0.snapshot()
        # Der Schwellenwert kann zwischen 0.0 und 1.0 liegen. Ein höherer Schwellenwert führt zu einer
        # höheren Erkennungsrate mit mehr Fehlalarmen (False Positives). Der Skalierungswert
        # steuert den Abgleichsmaßstab und ermöglicht die Erkennung kleinerer Gesichter.
        faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5)

        if faces:
            diff -= 1
            for r in faces:
                img.draw_rectangle(r)
    led.on()
    print("Face detected! Saving image...")
    csi0.snapshot().save("snapshot-%d.jpg" % random.getrandbits(32))  # Bild speichern.
    led.off()