Face Detection Frame dengan Python dan OnpenCV

Face Detection dengan Tambahan Frame

Dalam kesempatan ini penulis akan membuat deteksi wajah dengan frame. Selanjutnya penulis mencoba untuk mengatur ukuran jendela webcam dengan menyisipkan code berikut.

# Note: Jangan terlalu lebar melebihi layar Laptop atau PC
cam.set(3, 640) #ubah lebar cam sesuai dengan resolusi monitor
cam.set(4, 480) #ubah tinggi cam sesuai dengan resolusi monitor

Kemudian copy file haarcascade_frontalface_default.xml ada pada link ini. Selanjutnya buka Notepad atau editor teks yang kalian miliki dan buat file baru dan paste-kan kode-kode tersebut lalu simpan dengan nama “haarcascade_frontalface_default.xml”. Dan simpan dengan ke folder yang sama dengan file yang akan kita buat ini nantinya.

Disini penulis menyimpan di Drive D –> Visicom –> Deteksi Wajah. Lihat Gambar di bawah ini,

Berikut adalah kode yang digunakan untuk mendeteksi wajah pada Python :

import cv2
cam = cv2.VideoCapture(0)
cam.set(3, 640) #ubah lebar cam
cam.set(4, 480) #ubah tinggi cam

faceDetector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

while True:
retV, frame = cam.read()
abuAbu = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceDetector.detectMultiScale(abuAbu, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
frame = cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

cv2.imshow('Webcamku',frame)
#cv2.imshow('Webcam - Grey', abuAbu)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == 27 or k == ord('q'):
break
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

simpan kode diatas dengan nama file “deteksiwajahcam.py”, maka hasilnya akan menjadi seperti berikut:

Face Detection dengan Frame Hijau, Note: Silahkan Coba dengan Wajah anda sendiri.

Untuk materi Selanjutnya, tunggu ya lagi di konsep.

Terima kasih.

test-toefl-test-komputer