#!/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