work_camera.py - master - ParaD/Steward

work_camera.py
90 строк4 KB
Rayfaga
first_commit
01 мар 2025, 20:13
01 мар 2025, 20:133e85144
import cv2
import face_recognition
import math

def calculate_face_alignment(left_eye, right_eye):
    # Вычисляем угол наклона линии, соединяющей левый и правый глаз
    left_eye_center = (sum([point[0] for point in left_eye]) / len(left_eye),
                       sum([point[1] for point in left_eye]) / len(left_eye))
    right_eye_center = (sum([point[0] for point in right_eye]) / len(right_eye),
                        sum([point[1] for point in right_eye]) / len(right_eye))
    
    delta_x = right_eye_center[0] - left_eye_center[0]
    delta_y = right_eye_center[1] - left_eye_center[1]
    angle = math.atan2(delta_y, delta_x) * 180 / math.pi  # Преобразование в градусы

    # Чем ближе угол к 0, тем ровнее лицо (положение головы прямо)
    return 1 / (abs(angle) + 1)  # Возвращаем оценку: чем выше, тем лучше

# 1. Извлечение лица с документа
def extract_face_from_document(input_path, output_path):
    image = face_recognition.load_image_file(input_path)
    face_locations = face_recognition.face_locations(image, number_of_times_to_upsample=0, model="hog")
    if face_locations:
        top, right, bottom, left = face_locations[0]
        face_image = image[top:bottom, left:right]
        cv2.imwrite(output_path, face_image)
        print(f"Лицо из документа сохранено в {output_path}")
    else:
        print("Лицо на изображении документа не обнаружено.")

# 2. Детектирование лица с камеры и сохранение самого удачного кадра
def capture_best_face_from_camera(output_path):
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    best_frame = None
    max_score = 0

    print("Нажмите 'q' для выхода")
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        face_landmarks = face_recognition.face_landmarks(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
        face_locations = face_recognition.face_locations(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))


        if face_locations and face_landmarks:
            for landmarks in face_landmarks:
                if 'left_eye' in landmarks and 'right_eye' in landmarks:
                    left_eye = landmarks['left_eye']
                    right_eye = landmarks['right_eye']
                    score = calculate_face_alignment(left_eye, right_eye)

                    if score > max_score:
                        max_score = score
                        best_frame = frame.copy()

        cv2.imshow('Frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    if best_frame is not None:
        cv2.imwrite(output_path, best_frame)
        print(f"Лучший кадр сохранен в {output_path}")
    else:
        print("Не удалось захватить лицо.")
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 3. Сравнение двух изображений лиц с выводом результата
def compare_faces(doc_face_path, camera_face_path):
    doc_image = face_recognition.load_image_file(doc_face_path)
    camera_image = face_recognition.load_image_file(camera_face_path)

    doc_encoding = face_recognition.face_encodings(doc_image)
    camera_encoding = face_recognition.face_encodings(camera_image)

    if doc_encoding and camera_encoding:
        result = face_recognition.compare_faces([doc_encoding[0]], camera_encoding[0], tolerance=0.08)
        if result[0]:
            print("ПРОХОДИТЕ")
        else:
            print("Доступ запрещен.")
    else:
        print("Не удалось получить кодировки лиц.")

# Пример вызова функций
extract_face_from_document('./photo/password.jpg', './photo/doc_face.jpg')
#capture_best_face_from_camera('camera_face.jpg')
#compare_faces('doc_face.jpg', 'camera_face.jpg')