`

python

 
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
  
# face_detect.py
  
# Face Detection using OpenCV. Based on sample code from:
  
# Usage: python face_detect.py 
  
import sys, os
from opencv.cv import *
from opencv.highgui import *
from PIL import Image, ImageDraw
from math import sqrt
  
def detectObjects(image):
    """Converts an image to grayscale and prints the locations of any faces found"""
    grayscale = cvCreateImage(cvSize(image.width, image.height), 8, 1)
    cvCvtColor(image, grayscale, CV_BGR2GRAY)
  
    storage = cvCreateMemStorage(0)
    cvClearMemStorage(storage)
    cvEqualizeHist(grayscale, grayscale)
  
    cascade = cvLoadHaarClassifierCascade(
        \'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml\',
        cvSize(1,1))
    faces = cvHaarDetectObjects(grayscale, cascade, storage, 1.1, 2,
        CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(20,20))
  
    result = []
    for f in faces:
        result.append((f.x, f.y, f.x+f.width, f.y+f.height))
  
    return result
  
def grayscale(r, g, b):
    return int(r * .3 + g * .59 + b * .11)
  
def process(infile, outfile):
  
    image = cvLoadImage(infile);
    if image:
        faces = detectObjects(image)
  
    im = Image.open(infile)
  
    if faces:
        draw = ImageDraw.Draw(im)
        for f in faces:
            draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 255))
  
        im.save(outfile, "JPEG", quality=100)
    else:
        print "Error: cannot detect faces on %s" % infile
  
if __name__ == "__main__":
    process(\'input.jpg\', \'output.jpg\')
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