face_pycharm/faceDetector.py at main · Suhyeon7/face_pycharm · GitHub

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 4
@author: jongwon Kim
         Deep.I Inc.
"""

import cv2


# 영상 검출기
def videoDetector(cam, cascade, age_net, gender_net, MODEL_MEAN_VALUES, age_list, gender_list):
    while True:

        # 캡처 이미지 불러오기
        ret, img = cam.read()
        # 영상 압축
        try:
            img = cv2.resize(img, dsize=None, fx=1.0, fy=1.0)
        except:
            break
        # 그레이 스케일 변환
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # cascade 얼굴 탐지 알고리즘
        results = cascade.detectMultiScale(gray,  # 입력 이미지
                                           scaleFactor=1.1,  # 이미지 피라미드 스케일 factor
                                           minNeighbors=5,  # 인접 객체 최소 거리 픽셀
                                           minSize=(20, 20)  # 탐지 객체 최소 크기
                                           )

        for box in results:
            x, y, w, h = box
            face = img[int(y):int(y + h), int(x):int(x + h)].copy()
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(face, 1, (227, 227), MODEL_MEAN_VALUES, swapRB=False)

            # gender detection
            gender_net.setInput(blob)
            gender_preds = gender_net.forward()
            gender = gender_preds.argmax()
            # Predict age
            age_net.setInput(blob)
            age_preds = age_net.forward()
            age = age_preds.argmax()

            info = gender_list[gender] + ' ' + age_list[age]

            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), thickness=2)
            cv2.putText(img, info, (x, y - 15), 0, 0.5, (0, 255, 0), 1)

        # 영상 출력
        cv2.imshow('facenet', img)

        if cv2.waitKey(1) > 0:
            break


# 사진 검출기
def imgDetector(img, cascade, age_net, gender_net, MODEL_MEAN_VALUES, age_list, gender_list):
    # 영상 압축
    img = cv2.resize(img, dsize=None, fx=1.0, fy=1.0)
    # 그레이 스케일 변환
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # cascade 얼굴 탐지 알고리즘
    results = cascade.detectMultiScale(gray,  # 입력 이미지
                                       scaleFactor=1.5,  # 이미지 피라미드 스케일 factor
                                       minNeighbors=5,  # 인접 객체 최소 거리 픽셀
                                       minSize=(20, 20)  # 탐지 객체 최소 크기
                                       )

    for box in results:
        x, y, w, h = box
        face = img[int(y):int(y + h), int(x):int(x + h)].copy()
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(face, 1, (227, 227), MODEL_MEAN_VALUES, swapRB=False)

        # gender detection
        gender_net.setInput(blob)
        gender_preds = gender_net.forward()
        gender = gender_preds.argmax()
        # Predict age
        age_net.setInput(blob)
        age_preds = age_net.forward()
        age = age_preds.argmax()
        info = gender_list[gender] + ' ' + age_list[age]
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), thickness=2)
        cv2.putText(img, (x, y), 'test', 1, 1)

    # 사진 출력
    cv2.imshow('facenet', img)
    cv2.waitKey(10000)


# 얼굴 탐지 모델 가중치
cascade_filename = 'haarcascade_frontalface_alt.xml'
# 모델 불러오기
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_filename)

MODEL_MEAN_VALUES = (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746)

age_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(
    'deploy_age.prototxt',
    'age_net.caffemodel')

gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(
    'deploy_gender.prototxt',
    'gender_net.caffemodel')

age_list = ['(0 ~ 2)', '(4 ~ 6)', '(8 ~ 12)', '(15 ~ 20)',
            '(25 ~ 32)', '(38 ~ 43)', '(48 ~ 53)', '(60 ~ 100)']
gender_list = ['Male', 'Female']

# 영상 파일
cam = cv2.VideoCapture('sample.mp4')
# 이미지 파일
img = cv2.imread('sample.jpg')

# 영상 탐지기
videoDetector(cam, cascade, age_net, gender_net, MODEL_MEAN_VALUES, age_list, gender_list)
# 사진 탐지기
# imgDetector(img,cascade,age_net,gender_net,MODEL_MEAN_VALUES,age_list,gender_list )