gauvainboiche
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Python
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Python
import cv2
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import os
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DOSSIER_IMAGES = "./images_extraites"
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DOSSIER_VISAGES = "./visages_detectes"
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def detecter_visages(dossier_src=DOSSIER_IMAGES, dossier_dst=DOSSIER_VISAGES):
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os.makedirs(dossier_dst, exist_ok=True)
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modele = cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
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detecteur = cv2.CascadeClassifier(modele)
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compteur = 0
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for nom_fichier in os.listdir(dossier_src):
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if not nom_fichier.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png")):
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continue
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chemin = os.path.join(dossier_src, nom_fichier)
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image = cv2.imread(chemin)
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if image is None:
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continue
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gris = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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visages = detecteur.detectMultiScale(gris, scaleFactor=1.05, minNeighbors=4, minSize=(20, 20))
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if len(visages) == 0:
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print(f" {nom_fichier} : aucun visage")
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continue
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print(f" {nom_fichier} : {len(visages)} visage(s) détecté(s)")
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for (x, y, largeur, hauteur) in visages:
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cv2.rectangle(image, (x, y), (x + largeur, y + hauteur), (0, 255, 0), 2)
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chemin_sortie = os.path.join(dossier_dst, nom_fichier)
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cv2.imwrite(chemin_sortie, image)
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compteur += 1
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print(f"\n{compteur} images avec visages sauvegardées dans {dossier_dst}/")
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if __name__ == "__main__":
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detecter_visages() |