def __init__(self):
"""Laed alten Zustand aus Sicherungsdatei, Instanziiert immer ein Facedetector-
und ein FaceRecognizer-Objekt
"""
self.NAME_SAVE_FILE = '.save.p'
# 3 Zustaende gut, normal, schlecht um z.b. in GUI Textfarbe entsprechend zu setzen
self.__GOOD = 1
self.__NORMAL = 0
self.__BAD = -1
# dictionary mit Informationen zu den Personen
self.id_infos_dict = {}
self.t_sets = db.TrainingSets()
self.save_path = self.t_sets.path
self.sf = os.path.join(self.save_path, self.NAME_SAVE_FILE)
try:
self.id_infos_dict = pickle.load(open(self.sf, "rb"))
log.debug('Aus Sicherungsdatei gelesenes Dictionary: %s',
self.id_infos_dict)
except IOError as e:
log.info(
'Die Sicherungsdatei wurde nicht gefunden. Beim ersten Programmstart korrekt.: %s',
self.sf)
except:
log.exception(
'Unerwarteter Fehler beim lesen der Sicherungsdatei: %s',
self.sf)
# ID Infos aus Sicherungsdatei und von Platte zusammenfuehren
self.id_infos_dict = self.t_sets.get_id_infos_dict(self.id_infos_dict)
# Facedetekor-Objekt
self.detect = fd()
self.fr = fr.FaceRecognizer()
try:
[face_images, face_ids] = self.t_sets.get_all_faces()
except:
log.exception("Fehler beim laden der Bilder geladen werden")
if len(face_images) != 0:
self.fr.trainFisherFaces(face_ids, face_images)
else:
log.info("Training Set ist leer, Okay beim ersten Programmstart")
self.running_face_recognition = False
self.running_save_face = False
self.observer = []
# Text der in Info-Zeile der GUI erscheint
self.info_text = ''
# -1, 0, 1 schlecht, normal, gut
self.state = self.NORMAL
def __init__(self):
"""Laed alten Zustand aus Sicherungsdatei, Instanziiert immer ein Facedetector-
und ein FaceRecognizer-Objekt
"""
self.NAME_SAVE_FILE = '.save.p'
# 3 Zustaende gut, normal, schlecht um z.b. in GUI Textfarbe entsprechend zu setzen
self.__GOOD = 1
self.__NORMAL = 0
self.__BAD = -1
# dictionary mit Informationen zu den Personen
self.id_infos_dict = {}
self.t_sets = db.TrainingSets()
self.save_path = self.t_sets.path
self.sf = os.path.join(self.save_path,self.NAME_SAVE_FILE)
try:
self.id_infos_dict = pickle.load(open(self.sf, "rb" ))
log.debug('Aus Sicherungsdatei gelesenes Dictionary: %s', self.id_infos_dict)
except IOError as e:
log.info('Die Sicherungsdatei wurde nicht gefunden. Beim ersten Programmstart korrekt.: %s', self.sf)
except:
log.exception('Unerwarteter Fehler beim lesen der Sicherungsdatei: %s', self.sf)
# ID Infos aus Sicherungsdatei und von Platte zusammenfuehren
self.id_infos_dict = self.t_sets.get_id_infos_dict(self.id_infos_dict)
# Facedetekor-Objekt
self.detect = fd()
self.fr = fr.FaceRecognizer()
try:
[face_images, face_ids] = self.t_sets.get_all_faces()
except:
log.exception("Fehler beim laden der Bilder geladen werden")
if len(face_images) != 0:
self.fr.trainFisherFaces(face_ids, face_images)
else:
log.info("Training Set ist leer, Okay beim ersten Programmstart")
self.running_face_recognition = False
self.running_save_face = False
self.observer = []
# Text der in Info-Zeile der GUI erscheint
self.info_text = ''
# -1, 0, 1 schlecht, normal, gut
self.state = self.NORMAL
def __init__(self):
"""Instanziiert immer ein Facedetector- und ein FaceRecognizer-Objekt.
id_infos_dict {id = {'self.t_sets.KEY_NAME'='Pascal', self.t_sets.KEY_COUNT=0}, ... }
TrainingSets besitzt die Keys-des Dictionaries als Konstanten.
"""
self.NAME_SAVE_FILE = '.save.p'
# dictionary mit Informationen zu den Personen
self.id_infos_dict = {}
self.t_sets = db.TrainingSets()
self.save_path = self.t_sets.path
self.sf = os.path.join(self.save_path,self.NAME_SAVE_FILE)
try:
self.id_infos_dict = pickle.load(open(self.sf, "rb" ))
pp('unpickle %s' % self.id_infos_dict)
log.debug('Aus Sicherungsdatei gelesenes Dictionary: %s', self.id_infos_dict)
except IOError as e:
log.info('Die Sicherungsdatei wurde nicht gefunden. Beim ersten Programmstart korrekt.: %s', self.sf)
except:
log.exception('Unerwarteter Fehler beim lesen der Sicherungsdatei: %s', self.sf)
self.id_infos_dict = self.t_sets.get_id_infos_dict(self.id_infos_dict)
# Facedetekor-Objekt
self.detect = fd()
self.fr = fr.FaceRecognizer()
try:
[face_images, face_ids] = self.t_sets.get_all_faces()
except:
log.exception("Es konnten keine Bilder geladen werden")
raise
if len(face_images) != 0:
self.fr.trainFisherFaces(face_ids, face_images)
else:
log.info("Training Set ist leer oder Bilder können nicht geladen werden")
self.trigger_rec = False
self.trigger_save = False
self.observer = []
# Text der in Info-Zeile der GUI erscheint
self._info_text = ''
