From 24c4c316567da7ac9add21da7364dfc381239d7e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nickiel12 Date: Thu, 28 Sep 2023 18:18:02 -0700 Subject: [PATCH] added more cascades for better detection rates --- NN_dataset_generator.py | 99 + haarcascade_frontalface_alt.xml | 24350 +++++++ haarcascade_frontalface_alt2.xml | 20719 ++++++ haarcascade_frontalface_alt_tree.xml | 96484 +++++++++++++++++++++++++ haarcascade_frontalface_default.xml | 33314 +++++++++ haarcascade_profileface.xml | 29690 ++++++++ haarcascade_smile.xml | 6729 ++ 7 files changed, 211385 insertions(+) create mode 100644 NN_dataset_generator.py create mode 100644 haarcascade_frontalface_alt.xml create mode 100644 haarcascade_frontalface_alt2.xml create mode 100644 haarcascade_frontalface_alt_tree.xml create mode 100644 haarcascade_frontalface_default.xml create mode 100644 haarcascade_profileface.xml create mode 100644 haarcascade_smile.xml diff --git a/NN_dataset_generator.py b/NN_dataset_generator.py new file mode 100644 index 0000000..25dcc79 --- /dev/null +++ b/NN_dataset_generator.py @@ -0,0 +1,99 @@ +import cv2 +import numpy as np + + +multiplication_factor = 0.05 + +def get_adjustment_amount(imgSize, currentX, currentY, currentW, currentH): + + current_top_left = [currentX, currentY] + current_bottom_right = [currentX + currentW, currentY + currentH] + + current_top_right = [currentX + currentW, currentY] + + # find the difference between the left gap and the right gap, divide it by two, and multiply it by the speed scale + horizontal_adjustment = multiplication_factor * (currentX - (imgSize[0] - current_top_right[0])) / 2 + vertical_adjustment = multiplication_factor * (currentY - (imgSize[0] - current_bottom_right[1])) / 2 + + return [horizontal_adjustment, vertical_adjustment] + +cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # instead of grayscale you can also use -1, 0, or 1. +faceCascade = cv2.CascadeClassifier(r"./lbpcascade_frontalface.xml") # CHECK THIS FIRST TROUBLE SHOOTING +faceCascade_default = cv2.CascadeClassifier(r"./haarcascade_frontalface_default.xml") +faceCascade_alt = cv2.CascadeClassifier(r"./haarcascade_frontalface_alt.xml") +faceCascade_alt2 = cv2.CascadeClassifier(r"./haarcascade_frontalface_alt2.xml") +faceCascade_alttree = cv2.CascadeClassifier(r"./haarcascade_frontalface_alt_tree.xml") +profileFaceCascade = cv2.CascadeClassifier(r"./haarcascade_profileface.xml") + + +tmp, frm = cap.read() +height, width, channels = frm.shape +print(f"{height*.25}, {width}") +del tmp, frm + +#Color is 1, grayscale is 0, and the unchanged is -1 +while(True): + ret, frame = cap.read() + gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + + # Detect faces in the image + faces = faceCascade.detectMultiScale( + gray, + scaleFactor=1.1, + minNeighbors=5, + minSize=(30, 30) + ) + + if len(faces) == 0: + faces = faceCascade_default.detectMultiScale( + gray, + scaleFactor=1.1, + minNeighbors=5, + minSize=(30,30) + ) + + if len(faces) == 0: + faces = profileFaceCascade.detectMultiScale( + gray, + scaleFactor=1.1, + minNeighbors=5, + minSize=(30,30) + ) + + if len(faces) == 0: + faces = faceCascade_alt.detectMultiScale( + gray, + scaleFactor=1.1, + minNeighbors=5, + minSize=(30,30) + ) + + if len(faces) == 0: + faces = faceCascade_alt2.detectMultiScale( + gray, + scaleFactor=1.1, + minNeighbors=5, + minSize=(30,30) + ) + + if len(faces) == 0: + faces = faceCascade_alttree.detectMultiScale( + gray, + scaleFactor=1.1, + minNeighbors=5, + minSize=(30,30) + ) + + + # Draw a rectangle around the faces + for (x, y, w, h) in faces: + adjustment_required = get_adjustment_amount([width, height], x, y, w, h) + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 255)) + print(f"Adjust right: {adjustment_required[0]}") + print(f"Adjust up : {adjustment_required[1]}") + cv2.imshow('frame', frame) + + if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): + break + +cap.release() diff --git a/haarcascade_frontalface_alt.xml b/haarcascade_frontalface_alt.xml new file mode 100644 index 0000000..ade4b21 --- /dev/null +++ b/haarcascade_frontalface_alt.xml @@ -0,0 +1,24350 @@ + + + +BOOST + HAAR + 20 + 20 + + 213 + + 0 + 22 + + <_> + 3 + 8.2268941402435303e-01 + + <_> + + 0 -1 0 4.0141958743333817e-03 + + 3.3794190734624863e-02 8.3781069517135620e-01 + <_> + + 0 -1 1 1.5151339583098888e-02 + + 1.5141320228576660e-01 7.4888122081756592e-01 + <_> + + 0 -1 2 4.2109931819140911e-03 + + 9.0049281716346741e-02 6.3748198747634888e-01 + <_> + 16 + 6.9566087722778320e+00 + + <_> + + 0 -1 3 1.6227109590545297e-03 + + 6.9308586418628693e-02 7.1109461784362793e-01 + <_> + + 0 -1 4 2.2906649392098188e-03 + + 1.7958030104637146e-01 6.6686922311782837e-01 + <_> + + 0 -1 5 5.0025708042085171e-03 + + 1.6936729848384857e-01 6.5540069341659546e-01 + <_> + + 0 -1 6 7.9659894108772278e-03 + + 5.8663320541381836e-01 9.1414518654346466e-02 + <_> + + 0 -1 7 -3.5227010957896709e-03 + + 1.4131669700145721e-01 6.0318958759307861e-01 + <_> + + 0 -1 8 3.6667689681053162e-02 + + 3.6756721138954163e-01 7.9203182458877563e-01 + <_> + + 0 -1 9 9.3361474573612213e-03 + + 6.1613857746124268e-01 2.0885099470615387e-01 + <_> + + 0 -1 10 8.6961314082145691e-03 + + 2.8362309932708740e-01 6.3602739572525024e-01 + <_> + + 0 -1 11 1.1488880263641477e-03 + + 2.2235809266567230e-01 5.8007007837295532e-01 + <_> + + 0 -1 12 -2.1484689787030220e-03 + + 2.4064640700817108e-01 5.7870548963546753e-01 + <_> + + 0 -1 13 2.1219060290604830e-03 + + 5.5596548318862915e-01 1.3622370362281799e-01 + <_> + + 0 -1 14 -9.3949146568775177e-02 + + 8.5027372837066650e-01 4.7177401185035706e-01 + <_> + + 0 -1 15 1.3777789426967502e-03 + + 5.9936738014221191e-01 2.8345298767089844e-01 + <_> + + 0 -1 16 7.3063157498836517e-02 + + 4.3418860435485840e-01 7.0600342750549316e-01 + <_> + + 0 -1 17 3.6767389974556863e-04 + + 3.0278879404067993e-01 6.0515749454498291e-01 + <_> + + 0 -1 18 -6.0479710809886456e-03 + + 1.7984339594841003e-01 5.6752568483352661e-01 + <_> + 21 + 9.4985427856445312e+00 + + <_> + + 0 -1 19 -1.6510689631104469e-02 + + 6.6442251205444336e-01 1.4248579740524292e-01 + <_> + + 0 -1 20 2.7052499353885651e-03 + + 6.3253521919250488e-01 1.2884770333766937e-01 + <_> + + 0 -1 21 2.8069869149476290e-03 + + 1.2402880191802979e-01 6.1931931972503662e-01 + <_> + + 0 -1 22 -1.5402400167658925e-03 + + 1.4321430027484894e-01 5.6700158119201660e-01 + <_> + + 0 -1 23 -5.6386279175058007e-04 + + 1.6574330627918243e-01 5.9052079916000366e-01 + <_> + + 0 -1 24 1.9253729842603207e-03 + + 2.6955071091651917e-01 5.7388240098953247e-01 + <_> + + 0 -1 25 -5.0214841030538082e-03 + + 1.8935389816761017e-01 5.7827740907669067e-01 + <_> + + 0 -1 26 2.6365420781075954e-03 + + 2.3093290627002716e-01 5.6954258680343628e-01 + <_> + + 0 -1 27 -1.5127769438549876e-03 + + 2.7596020698547363e-01 5.9566420316696167e-01 + <_> + + 0 -1 28 -1.0157439857721329e-02 + + 1.7325380444526672e-01 5.5220472812652588e-01 + <_> + + 0 -1 29 -1.1953660286962986e-02 + + 1.3394099473953247e-01 5.5590140819549561e-01 + <_> + + 0 -1 30 4.8859491944313049e-03 + + 3.6287039518356323e-01 6.1888492107391357e-01 + <_> + + 0 -1 31 -8.0132916569709778e-02 + + 9.1211050748825073e-02 5.4759448766708374e-01 + <_> + + 0 -1 32 1.0643280111253262e-03 + + 3.7151429057121277e-01 5.7113999128341675e-01 + <_> + + 0 -1 33 -1.3419450260698795e-03 + + 5.9533137083053589e-01 3.3180978894233704e-01 + <_> + + 0 -1 34 -5.4601140320301056e-02 + + 1.8440659344196320e-01 5.6028461456298828e-01 + <_> + + 0 -1 35 2.9071690514683723e-03 + + 3.5942441225051880e-01 6.1317151784896851e-01 + <_> + + 0 -1 36 7.4718717951327562e-04 + + 5.9943532943725586e-01 3.4595629572868347e-01 + <_> + + 0 -1 37 4.3013808317482471e-03 + + 4.1726520657539368e-01 6.9908452033996582e-01 + <_> + + 0 -1 38 4.5017572119832039e-03 + + 4.5097151398658752e-01 7.8014570474624634e-01 + <_> + + 0 -1 39 2.4138500913977623e-02 + + 5.4382127523422241e-01 1.3198269903659821e-01 + <_> + 39 + 1.8412969589233398e+01 + + <_> + + 0 -1 40 1.9212230108678341e-03 + + 1.4152669906616211e-01 6.1998707056045532e-01 + <_> + + 0 -1 41 -1.2748669541906565e-04 + + 6.1910742521286011e-01 1.8849289417266846e-01 + <_> + + 0 -1 42 5.1409931620582938e-04 + + 1.4873969554901123e-01 5.8579277992248535e-01 + <_> + + 0 -1 43 4.1878609918057919e-03 + + 2.7469098567962646e-01 6.3592398166656494e-01 + <_> + + 0 -1 44 5.1015717908740044e-03 + + 5.8708512783050537e-01 2.1756289899349213e-01 + <_> + + 0 -1 45 -2.1448440384119749e-03 + + 5.8809447288513184e-01 2.9795908927917480e-01 + <_> + + 0 -1 46 -2.8977119363844395e-03 + + 2.3733270168304443e-01 5.8766472339630127e-01 + <_> + + 0 -1 47 -2.1610679104924202e-02 + + 1.2206549942493439e-01 5.1942020654678345e-01 + <_> + + 0 -1 48 -4.6299318782985210e-03 + + 2.6312309503555298e-01 5.8174091577529907e-01 + <_> + + 0 -1 49 5.9393711853772402e-04 + + 3.6386200785636902e-01 5.6985449790954590e-01 + <_> + + 0 -1 50 5.3878661245107651e-02 + + 4.3035310506820679e-01 7.5593662261962891e-01 + <_> + + 0 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+ 0 -1 62 3.2655049581080675e-03 + + 4.3128961324691772e-01 7.1018958091735840e-01 + <_> + + 0 -1 63 8.9134991867467761e-04 + + 3.9848309755325317e-01 6.3919639587402344e-01 + <_> + + 0 -1 64 -1.5284179709851742e-02 + + 2.3667329549789429e-01 5.4337137937545776e-01 + <_> + + 0 -1 65 4.8381411470472813e-03 + + 5.8175009489059448e-01 3.2391890883445740e-01 + <_> + + 0 -1 66 -9.1093179071322083e-04 + + 5.5405938625335693e-01 2.9118689894676208e-01 + <_> + + 0 -1 67 -6.1275060288608074e-03 + + 1.7752550542354584e-01 5.1966291666030884e-01 + <_> + + 0 -1 68 -4.4576259097084403e-04 + + 3.0241701006889343e-01 5.5335938930511475e-01 + <_> + + 0 -1 69 2.2646540775895119e-02 + + 4.4149309396743774e-01 6.9753772020339966e-01 + <_> + + 0 -1 70 -1.8804960418492556e-03 + + 2.7913948893547058e-01 5.4979521036148071e-01 + <_> + + 0 -1 71 7.0889107882976532e-03 + + 5.2631992101669312e-01 2.3855470120906830e-01 + <_> + + 0 -1 72 1.7318050377070904e-03 + + 4.3193790316581726e-01 6.9836008548736572e-01 + 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