From 46f0f7fa10249b59cb36f074936ba75b213ad9c2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Mateusz Date: Sun, 29 Jan 2023 11:52:18 +0100 Subject: [PATCH 1/4] crop face image test --- UAM-Andrzej-Wójtowicz.jpg | Bin 0 -> 68763 bytes face0.jpg | Bin 0 -> 30789 bytes haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml | 24350 +++++++++++ .../haarcascade_frontalface_default.xml | 33314 ++++++++++++++++ test.ipynb | 76 + 5 files changed, 57740 insertions(+) create mode 100644 UAM-Andrzej-Wójtowicz.jpg create mode 100644 face0.jpg create mode 100644 haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml create mode 100644 haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml create mode 100644 test.ipynb diff --git a/UAM-Andrzej-Wójtowicz.jpg b/UAM-Andrzej-Wójtowicz.jpg new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7ba4c693e7cfc9c0a31999f4661422e8638cd0bd GIT binary patch literal 68763 zcmeFZbzD@>_dkA@ZlpVulI|`MY3U9@SeEXkB}`C25D=7H1O$;1=}-iO1(ELV?r!*9 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return algo.cartoonize(img) diff --git a/test.ipynb b/test.ipynb deleted file mode 100644 index 3de8c6b..0000000 --- a/test.ipynb +++ /dev/null @@ -1,76 +0,0 @@ -{ - "cells": [ - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 1, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "Number of detected faces: 1\n", - "face0.jpg is saved\n" - ] - } - ], - "source": [ - "# import required libraries\n", - "import cv2\n", - "\n", - "# read the input image\n", - "img = cv2.imread('data/UAM-Andrzej-Wójtowicz.jpg')\n", - "\n", - "# convert to grayscale of each frames\n", - "gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)\n", - "\n", - "# read the haarcascade to detect the faces in an image\n", - "face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')\n", - "\n", - "# detects faces in the input image\n", - "faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 4)\n", - "print('Number of detected faces:', len(faces))\n", - "\n", - "# loop over all detected faces\n", - "if len(faces) > 0:\n", - " for i, (x, y, w, h) in enumerate(faces):\n", - " # To draw a rectangle in a face\n", - " cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 2)\n", - " face = img[y:y + h, x:x + w]\n", - " cv2.imshow(\"Cropped Face\", face)\n", - " cv2.imwrite(f'face{i}.jpg', face)\n", - " print(f\"face{i}.jpg is saved\")\n", - " \n", - "# display the image with detected faces\n", - "cv2.imshow(\"image\", img)" - ] - } - ], - "metadata": { - "kernelspec": { - "display_name": "Python 3.10.8 64-bit", - "language": "python", - "name": "python3" - }, - "language_info": { - "codemirror_mode": { - "name": "ipython", - "version": 3 - }, - "file_extension": ".py", - "mimetype": "text/x-python", - "name": "python", - "nbconvert_exporter": "python", - "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.10.8" - }, - "orig_nbformat": 4, - "vscode": { - "interpreter": { - "hash": 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-8,6 +8,7 @@ import numpy as np from source.cartoonize import Cartoonizer + def load_source(filename: str) -> np.ndarray: return cv2.imread(filename)[...,::-1] @@ -17,7 +18,7 @@ def find_and_crop_face(data: np.ndarray) -> np.ndarray: face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') face = face_cascade.detectMultiScale(data_gray, 1.3, 4) face = max(face, key=len) - (x, y, w, h) = face + x, y, w, h = face face = data[y:y + h, x:x + w] return face