Для обнаружения лица без маски в OpenCV и сохранения фотографий лиц в папку вы можете использовать следующий код:
import cv2
import os
# Инициализация классификатора Haar Cascade для обнаружения лица
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# Инициализация веб-камеры
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
# Создание папки для сохранения фотографий лиц без маски
if not os.path.exists('faces_without_mask'):
os.makedirs('faces_without_mask')
face_count = 0 # Счетчик для нумерации сохраняемых лиц
while True:
# Захват видеопотока с веб-камеры
ret, frame = video_capture.read()
# Конвертирование кадра в оттенки серого
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Обнаружение лиц на кадре
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=20, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in faces:
# Сохранение фотографии лица без маски
face_filename = f'faces_without_mask/face_{face_count}.jpg'
cv2.imwrite(face_filename, frame[y:y+h, x:x+w])
face_count += 1
# Отображение рамки вокруг лица
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# Отображение кадра с обнаруженными лицами
cv2.imshow('Video', frame)
# Ожидание нажатия клавиши 'q' для выхода из цикла
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# Освобождение ресурсов
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
В этом коде мы используем классификатор Haar Cascade для обнаружения лиц на каждом кадре видеопотока с веб-камеры. Каждое обнаруженное лицо сохраняется в отдельный файл в папке “faces_without_mask” с использованием уникального имени файла. Обратите внимание, что вам нужно иметь файл haarcascade_frontalface_default.xml
, который является предварительно обученным классификатором Haar Cascade для обнаружения лиц.
После выполнения кода, все фотографии лиц без маски будут сохранены в папке “faces_without_mask”.