# -*- coding: UTF-8 -*-

"""
opencv实现人脸识别
参考：
1、https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
2、http://www.cnblogs.com/hanson1/p/7105265.html

"""

import cv2


def detect_face(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    '''
    # 获取人脸识别训练数据

    对于人脸特征的一些描述，opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，
    就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。
    xml数据下载，
    参考：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
    '''
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

    # 探测人脸
    # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.15,
        minNeighbors=5,
        minSize=(5, 5),
        # flags = cv2.HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    # 我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。

    # 处理人脸探测的结果
    print("发现{0}个人脸!".format(len(faces)))
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + w), (0, 255, 0), 2)
        # cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)

    return image

# # 待检测的图片路径
# imagepath="nba.jpg"
#
# image = cv2.imread(imagepath)
# gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#
#
# '''
# # 获取人脸识别训练数据
#
# 对于人脸特征的一些描述，opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，
# 就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。
# xml数据下载，
# 参考：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
# '''
# face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
#
# # 探测人脸
# # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。
# faces = face_cascade.detectMultiScale(
#   gray,
#   scaleFactor = 1.15,
#   minNeighbors = 5,
#   minSize = (5,5),
#   #flags = cv2.HAAR_SCALE_IMAGE
# )
#
# # 我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。
#
# # 处理人脸探测的结果
# print ("发现{0}个人脸!".format(len(faces)))
# for(x,y,w,h) in faces:
#     cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
#     # cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)
#
# cv2.imshow("image",image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

# -*- coding: UTF-8 -*-

"""
opencv实现人脸识别
参考：
1、https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
2、http://www.cnblogs.com/hanson1/p/7105265.html

"""

import cv2


def detect_face(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    '''
    # 获取人脸识别训练数据

    对于人脸特征的一些描述，opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，
    就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。
    xml数据下载，
    参考：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
    '''
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

    # 探测人脸
    # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.15,
        minNeighbors=5,
        minSize=(5, 5),
        # flags = cv2.HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    # 我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。

    # 处理人脸探测的结果
    print("发现{0}个人脸!".format(len(faces)))
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + w), (0, 255, 0), 2)
        # cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)

    return image

# # 待检测的图片路径
# imagepath="nba.jpg"
#
# image = cv2.imread(imagepath)
# gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#
#
# '''
# # 获取人脸识别训练数据
#
# 对于人脸特征的一些描述，opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，
# 就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。
# xml数据下载，
# 参考：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
# '''
# face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
#
# # 探测人脸
# # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。
# faces = face_cascade.detectMultiScale(
#   gray,
#   scaleFactor = 1.15,
#   minNeighbors = 5,
#   minSize = (5,5),
#   #flags = cv2.HAAR_SCALE_IMAGE
# )
#
# # 我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。
#
# # 处理人脸探测的结果
# print ("发现{0}个人脸!".format(len(faces)))
# for(x,y,w,h) in faces:
#     cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
#     # cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)
#
# cv2.imshow("image",image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

# -*- coding: UTF-8 -*- opencv实现人脸识别 参考： 1、https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 2、http://www.cnblogs.com/hanson1/p/7105265.html # 获取人脸识别训练数据      对于人脸特征的一些描述，opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，     就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。     xml数据下载，     参考：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 # flags = cv2.HAAR_SCALE_IMAGE # 我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。 # 处理人脸探测的结果 # cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2) # # 待检测的图片路径 # imagepath="nba.jpg" # # image = cv2.imread(imagepath) # gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # # # ''' # # 获取人脸识别训练数据 # # 对于人脸特征的一些描述，opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据， # 就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。 # xml数据下载， # 参考：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades # ''' # face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # # # 探测人脸 # # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 # faces = face_cascade.detectMultiScale( #   gray, #   scaleFactor = 1.15, #   minNeighbors = 5, #   minSize = (5,5), #   #flags = cv2.HAAR_SCALE_IMAGE # ) # # # 我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。 # # # 处理人脸探测的结果 # print ("发现{0}个人脸!".format(len(faces))) # for(x,y,w,h) in faces: #     cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2) #     # cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2) # # cv2.imshow("image",image) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows()