face_detection.py

# Эта работа лицензирована по лицензии MIT.
# Copyright (c) 2013-2023 OpenMV LLC. All rights reserved.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# Пример обнаружения лиц
#
# Этот пример демонстрирует встроенную функцию обнаружения лиц камеры OpenMV Cam.
#
# Обнаружение лиц работает с помощью детектора признаков на основе каскада Хаара на изображении.
# Каскад Хаара — это серия простых проверок контраста областей. Для встроенного
# детектора frontalface предусмотрено 25 этапов проверок, каждый из которых содержит
# сотни отдельных проверок. Каскады Хаара работают быстро, поскольку последующие этапы
# оцениваются только если пройдены предыдущие. Кроме того, ваша камера OpenMV Cam использует
# структуру данных под названием интегральное изображение, чтобы быстро выполнять каждую проверку
# контраста области за постоянное время (именно из-за требований к памяти для интегрального изображения
# обнаружение признаков работает только с изображениями в градациях серого).

import csi
import time
import image

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.contrast(3)
csi0.gainceiling(16)
csi0.framesize(csi.HQVGA)  # HQVGA и GRAYSCALE лучше всего подходят для отслеживания лиц.
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)

# Загрузить каскад Хаара
# По умолчанию используются все каскады; меньшее количество каскадов работает быстрее, но менее точно.
face_cascade = image.HaarCascade("/rom/haarcascade_frontalface.cascade", stages=25)
print(face_cascade)

# Часы FPS
clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()

    # Сделать снимок
    img = csi0.snapshot()

    # Найти объекты.
    # Примечание: меньший масштабный коэффициент сильнее уменьшает изображение и обнаруживает более мелкие объекты.
    # Более высокий порог даёт более высокую частоту обнаружения, но с большим количеством ложных срабатываний.
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.25)

    # Отрисовать объекты
    for r in objects:
        img.draw_rectangle(r)

    # Выведите FPS.
    # Примечание: фактическая частота кадров выше, трансляция буфера кадра замедляет её.
    print(clock.fps())