import cv2
from cam import USBCam
c = USBCam() #USBCam(show=True)
def capture(frame):
# frame 처리
cv2.imshow('frame', frame)
key = cv2.waitkey(25)
if key == 27: return False
return True
c.run(capture)
def detect_face(frame):
global face_image
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 이미지에서 얼굴을 검출합니다.
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 얼굴이 검출되었다면 얼굴 위치에 대한 좌표 정보를 리턴받습니다.
for (x, y, w, h) in faces:
# 원본 이미지에 얼굴의 위치를 표시
# cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
minLength = min(w, h)
if minLength < 150: break
width = max(w, h)
# 얼굴 부분 검출
# face_image = frame[y:y+h, x:x+w].copy()
x = x + w // 2 - width // 2
y = y + h // 2 - width // 2
face_image = frame[y:y + width, x:x + width].copy()
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + width, y + width), (255, 0, 0), 2)
face_image = cv2.resize(face_image,
dsize=(FACE_WIDTH, FACE_WIDTH),
interpolation=cv2.INTER_AREA)
save_image(face_image) # 얼굴영역 저장
frame[0:FACE_WIDTH, 0:FACE_WIDTH] = face_image[:] # 좌측 상단에 출력
return True
c = USBCam(show=True)
print('cam start')
c.run(detect_face)
def intrusion_detection(output_dict):
persons = []
for ix, obj_ix in enumerate(output_dict['detection_classes']):
if obj_ix == 1 and output_dict['detection_scores'][ix] >= 0.5:
persons.append(ix)
return len(persons)
def detect(frame):
frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
output_dict = api.inference_image(frame_rgb)
# 침입인지 아닌지 판단... person ID : 1
if intrusion_detection(output_dict):
print("침입 발생")
# 레코딩 시작.
# 카톡으로 알림 전송 등 후속 처리 ...
labeled_image = api.visualize(frame_rgb, output_dict)
labeled_image = cv2.cvtColor(labeled_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('frame', labeled_image)
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27:
return False
else:
return True
cam = USBCam()
cam.run(detect)