OpenCV Smile Detection Python 2.7
OpenCV Smile Detection Python 2.7
import cv2
import numpy as np
import sys
import winsound # for sound
facePath = "C:\Path_to_\haarcascade_frontalface_default.xml"
smilePath = pathto_haarcascade_smile.xml"
eyePath= "C:\path_to_haarcascade_eye.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(facePath)
smileCascade = cv2.CascadeClassifier(smilePath)
eyeCascade = cv2.CascadeClassifier(eyePath)
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,720)
cap.set(4,480)
sF = 1.05
while True:
ret, frame = cap.read() # Capture frame-by-frame
img = frame
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
eyes = eyeCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=2,
minNeighbors=100,
minSize=(10, 10),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor= sF,
minNeighbors=8,
minSize=(55, 55),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
---- Draw a rectangle around the faces
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]
eyes = eyeCascade.detectMultiScale(roi_gray)
for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 2)
smile = smileCascade.detectMultiScale(
roi_gray,
#close
scaleFactor=2,
minNeighbors=50,
minSize=(40, 40),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
#far
scaleFactor = 1.2,
minNeighbors = 10,
minSize = (20, 20),
#flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
Set region of interest for smiles
for (x, y, w, h) in smile:
print "Found", len(smile), "smiles!"
winsound.Beep(440, 250) # frequency, duration
cv2.rectangle(roi_color, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 1)
#print "!!!!!!!!!!!!!!!!!"
#cv2.cv.Flip(frame, None, 1)
cv2.imshow('Eye Detector', frame)
c = cv2.waitKey(7) % 0x100
if c == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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