snapshot_on_face_detection.py

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# Ejemplo de captura ante detección de rostro
#
# Nota: Necesitará una tarjeta SD para ejecutar este ejemplo.
#
# Este ejemplo demuestra el uso del seguimiento de rostros en su OpenMV Cam para tomar un
# foto.

import csi
import image
import random
import machine

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Restablecer e inicializar el sensor.
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)  # Establecer el formato de píxel a RGB565 (o GRAYSCALE)
csi0.framesize(csi.QVGA)  # Establecer el tamaño de fotograma a QVGA
csi0.snapshot(time=2000)  # Esperar a que los ajustes surtan efecto.

led = machine.LED("LED_RED")

# Cargar un HaarCascade de detección de rostros. Este es el objeto que su OpenMV Cam
# puede usar para detectar rostros mediante el método find_features() a continuación. Su OpenMV
# Cam tiene el HaarCascade frontalface incorporado. Por defecto, se cargan todas las etapas del
# HaarCascade. Sin embargo, puede ajustar el número de etapas para acelerar el
# procesamiento a costa de la precisión. El HaarCascade frontalface tiene 25
# etapas.
face_cascade = image.HaarCascade("/rom/haarcascade_frontalface.cascade", stages=25)

while True:
    print("About to start detecting faces...")
    csi0.snapshot(time=2000)  # Dar tiempo al usuario para prepararse.

    print("Now detecting faces!")
    diff = 10  # Diremos que detectamos un rostro después de 10 fotogramas.

    while diff:
        img = csi0.snapshot()
        # El umbral puede estar entre 0.0 y 1.0. Un umbral más alto produce una
        # tasa de detección más alta con más falsos positivos. El valor de escala
        # controla la escala de coincidencia, permitiéndole detectar rostros más pequeños.
        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))  # Guardar foto.
    led.off()