import os
cam = cv.VideoCapture(0)
file_name = "haarcascade_frontalface_alt2.xml"
classifier = face_cascade = cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')#Modelo para reconhecer faces
# Carregando dataframe com as imagens para treinamento
dataframe = functions.load_dataframe()
# Dividindo conjuntos de treino e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = functions.train_test(dataframe)
# Modelo PCA para extração de features da imagem
pca = functions.pca_model(X_train)
# Conjunto de treino com features extraídas
X_train = pca.transform(X_train)
# Conjunto de teste com features extraídas
X_test = pca.transform(X_test)
# Treinando modelo classificatório KNN
knn = functions.knn(X_train, y_train)
# Rótulo das classificações
label = {
0: "acho que nao...",
1: "acho que sim..."
}
import cv2 as cv
import functions
cam = cv.VideoCapture(0) #Iniciando a WebCam
file_name = "haarcascade_frontalface_alt2.xml"
classifier = cv.CascadeClassifier(
f"{cv.haarcascades}/{file_name}") #Modelo para reconhecer faces
dataframe = functions.load_dataframe(
) #Carregando dataframe com as imagens para treinamento
X_train, X_test, y_train, y_test = functions.train_test(
dataframe) #Dividindo conjuntos de treino e teste
pca = functions.pca_model(
X_train) #Modelo PCA para extração de features da imagem
X_train = pca.transform(X_train) #Conjunto de treino com features extraídas
X_test = pca.transform(X_test) #Conjunto de teste com features extraídas
knn = functions.knn(X_train, y_train) #Treinando modelo classificatório KNN
#Rótulo das classificações
label = {0: "Sem mascara", 1: "Com mascara"}
#Abrindo a webcam...
while True:
status, frame = cam.read() #Lendo a imagem e extraindo frame
if not status:
break