face_eye_detection.py

# Esta obra está licenciada bajo la licencia MIT.
# Copyright (c) 2013-2023 OpenMV LLC. Todos los derechos reservados.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# Ejemplo de detección de rostro y ojos
#
# Este script usa el detector frontalface integrado para encontrar un rostro y luego
# los ojos dentro del rostro. Si desea determinar la dirección de la mirada, consulte el
# script iris_detection para ver un ejemplo de cómo hacerlo.

import csi
import time
import image

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.contrast(1)
csi0.gainceiling(16)
csi0.framesize(csi.HQVGA)
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)

# Cargar cascada Haar
# Por defecto se usarán todas las etapas; menos etapas es más rápido pero menos preciso.
face_cascade = image.HaarCascade("/rom/haarcascade_frontalface.cascade", stages=25)
eyes_cascade = image.HaarCascade("/rom/haarcascade_eye.cascade", stages=24)
print(face_cascade, eyes_cascade)

# Reloj de FPS
clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()

    # Captura una instantánea
    img = csi0.snapshot()

    # ¡Encuentra un rostro!
    # Nota: Un factor de escala más bajo reduce más la imagen y detecta objetos más pequeños.
    # Un umbral más alto da como resultado una tasa de detección mayor, con más falsos positivos.
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5)

    # Dibuja los rostros
    for face in objects:
        img.draw_rectangle(face)
        # Ahora busca ojos dentro de cada rostro.
        # Nota: Use un umbral más alto aquí (más detecciones) y una escala más baja (para encontrar objetos pequeños)
        eyes = img.find_features(
            eyes_cascade, threshold=0.5, scale=1.2, roi=face
        )
        for e in eyes:
            img.draw_rectangle(e)

    # Imprime los FPS.
    # Nota: La velocidad de fotogramas real es mayor; transmitir el framebuffer lo hace más lento.
    print(clock.fps())