#!/usr/bin/env python
import cv2
import os
import sys
import numpy as np
from PIL import Image
from pprint import pprint
import GlobalVariables as gvar
import DatabaseHelper as dbh
args = gvar.GetArgs()
def find_all_faces(path_to_img=None,
path_to_save=None,
show=False,
cascade=args.home + '/' +
'haarcascade_frontalface_default.xml'):
os.makedirs(path_to_save, exist_ok=True)
file_list = dbh.sort_files(path_to_img, ['.jpg', '.png'])
face_cascade = None
resize_const = 800
if len(file_list) == 0:
print('Искомых файлов в директории не найдено.')
return 0
try:
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade)
except:
print('Ошибка... [', cascade, '] не найден')
if show:
#!/usr/bin/env python3
import os
import sys
import os.path
import GlobalVariables as gvars
import scaner_face
import DatabaseHelper as dbh
if __name__ == '__main__':
# получение данных из командной строки
args = gvars.GetArgs()
# выбор режима выполнения
command = args.command
if command == None:
args.get_help()
# режим камеры
if command == 'camera':
scaner_face.camera_scaner(args.path_to_db, args.cascade)
# поиск всех лиц в папке с изображениями
elif command == 'allface':
state = False
if args._show > 0:
state = True
# если state True то изображение выводится
# пути должны быть полными
scaner_face.find_all_faces(args.src, args.saveto, state, args.cascade)
# поиск конкретных лиц в папке с изображениями
