import cv2
import os

DOSSIER_IMAGES = "./images_extraites"
DOSSIER_VISAGES = "./visages_detectes"

def detecter_visages(dossier_src=DOSSIER_IMAGES, dossier_dst=DOSSIER_VISAGES):
    os.makedirs(dossier_dst, exist_ok=True)
    modele = cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
    detecteur = cv2.CascadeClassifier(modele)
    compteur = 0

    for nom_fichier in os.listdir(dossier_src):
        if not nom_fichier.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png")):
            continue

        chemin = os.path.join(dossier_src, nom_fichier)
        image = cv2.imread(chemin)
        if image is None:
            continue

        gris = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        visages = detecteur.detectMultiScale(gris, scaleFactor=1.05, minNeighbors=4, minSize=(20, 20))

        if len(visages) == 0:
            print(f"  {nom_fichier} : aucun visage")
            continue

        print(f"  {nom_fichier} : {len(visages)} visage(s) détecté(s)")

        for (x, y, largeur, hauteur) in visages:
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + largeur, y + hauteur), (0, 255, 0), 2)

        chemin_sortie = os.path.join(dossier_dst, nom_fichier)
        cv2.imwrite(chemin_sortie, image)
        compteur += 1

    print(f"\n{compteur} images avec visages sauvegardées dans {dossier_dst}/")

if __name__ == "__main__":
    detecter_visages()