gif_on_face_detection.py

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# GIF-Videoaufzeichnung bei Gesichtserkennung – Beispiel
#
# Hinweis: Für dieses Beispiel wird eine SD-Karte benötigt.
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# Sie können Ihre OpenMV Cam verwenden, um GIF-Dateien aufzuzeichnen. Sie können dem
# Recorder-Objekt RGB565-Frames oder Graustufen-Frames zuführen. Verwenden Sie eine Bildbearbeitungssoftware
# wie GIMP, um das GIF zu komprimieren und zu optimieren, bevor Sie es ins Web hochladen.
#
# Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mit Gesichtsverfolgung auf Ihrer OpenMV Cam ein
# GIF.

import csi
import image
import time
import gif
import machine
import random

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Kamerasensor 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()
    g = gif.Gif("example-%d.gif" % random.getrandbits(32), loop=True)

    clock = time.clock()  # Verfolgt die FPS.
    for i in range(100):
        clock.tick()
        # clock.avg() gibt die Millisekunden zwischen den Frames zurück - die GIF-Verzögerung ist in
        g.add_frame(csi0.snapshot(), delay=int(clock.avg() / 10))  # Centisekunden angegeben.
        print(clock.fps())

    g.close()
    led.off()
    print("Restarting...")