face_eye_detection.py

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# 顔・目検出の例
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# このスクリプトでは、内蔵のfrontalface検出器を使って顔を検出し、その中の
# 目を検出します。視線方向を判定したい場合は、iris_detectionスクリプトに
# その方法の例がありますので参照してください。

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)

# Haar カスケードを読み込む
# デフォルトでは全ステージを使用します。ステージ数を減らすと高速になりますが精度は低下します。
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)

# FPSクロック
clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()

    # スナップショットを取得します
    img = csi0.snapshot()

    # 顔を検出します！
    # 注意: scale係数を小さくすると画像がより縮小され、より小さい物体を検出できます。
    # しきい値を高くすると検出率は上がりますが、誤検出も増えます。
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5)

    # 顔を描画します
    for face in objects:
        img.draw_rectangle(face)
        # 次に各顔の中で目を検出します。
        # 注意: ここではしきい値を高く（検出数を増やす）、scaleを低く（小さい物体を検出）設定してください
        eyes = img.find_features(
            eyes_cascade, threshold=0.5, scale=1.2, roi=face
        )
        for e in eyes:
            img.draw_rectangle(e)

    # FPSを表示します。
    # 注意: 実際のFPSはもっと高く、FBをストリーミングすることで遅くなっています。
    print(clock.fps())