From 118f8af5cf9b24526b44f667f01ad34ed2c40907 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: amarthya hegde <amarthyahegde99@gmail.com>
Date: Sun, 29 Aug 2021 23:06:33 +0530
Subject: [PATCH] face detection using opencv and haarcascade

---
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@@ -0,0 +1,33314 @@
+<?xml version="1.0"?>
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+    Stump-based 24x24 discrete(?) adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+
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+
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--- /dev/null
+++ b/011/Exercise/readme.md
@@ -0,0 +1,17 @@
+# What is haar cascade
+Haar Cascade is a machine learning-based approach where a lot of positive and negative images are used to train the classifier. Positive images – These images contain the images which we want our classifier to identify. Negative Images – Images of everything else, which do not contain the object we want to detect.
+ It is an Object Detection Algorithm used to identify faces in an image or a real time video. The algorithm uses edge or line detection features proposed by Viola and Jones in their research paper “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features” published in 2001. The algorithm is given a lot of positive images consisting of faces, and a lot of negative images not consisting of any face to train on them. The model created from this training is available at the OpenCV GitHub repository https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades.
+The repository has the models stored in XML files, and can be read with the OpenCV methods. These include models for face detection, eye detection, upper body and lower body detection, license plate detection etc.
+
+# Exercise goal
+* The goal of this algorithm is to detect the face using OpenCV and Haarcascade
+
+
+# Data
+ * Any simple image to detect the face using opencv
+OpenCV comes with these pre-trained cascade files(https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades)
+
+# Task
+* Import the required libraries
+* Import the pretrained haarcascade
+* script to detect the faces
diff --git a/011/Solution/Face Detection.ipynb b/011/Solution/Face Detection.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..1a4852a6
--- /dev/null
+++ b/011/Solution/Face Detection.ipynb	
@@ -0,0 +1,229 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
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+   "source": [
+    "## Face Detection with Haar Cascades"
+   ]
+  },
+  {
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+   "execution_count": 57,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import numpy as np\n",
+    "import cv2 \n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "%matplotlib inline"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
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+    "driver = cv2.imread('../Data/man-driving-3.jpg',0)"
+   ]
+  },
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+    {
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+       "array([[255, 255, 255, ..., 133, 133, 140],\n",
+       "       [255, 255, 255, ..., 130, 125, 129],\n",
+       "       [255, 255, 255, ..., 102, 108, 108],\n",
+       "       ...,\n",
+       "       [ 85,  84,  83, ...,  68,  70,  80],\n",
+       "       [ 79,  79,  78, ...,  51,  53,  61],\n",
+       "       [ 75,  75,  75, ...,  37,  44,  49]], dtype=uint8)"
+      ]
+     },
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+    }
+   ],
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+    "driver"
+   ]
+  },
+  {
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+       "<matplotlib.image.AxesImage at 0x18860b7a388>"
+      ]
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+    },
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+    "## Cascade Files\n",
+    "\n",
+    "OpenCV comes with these pre-trained cascade files,https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades, download for here"
+   ]
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+    "## Face Detection"
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+    "    face_rects = face_cascade.detectMultiScale(face_img) \n",
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+    "    for (x,y,w,h) in face_rects: \n",
+    "        cv2.rectangle(face_img, (x,y), (x+w,y+h), (255,255,255), 10) \n",
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+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.imshow(result,cmap='gray')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## video capturing"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "cap = cv2.VideoCapture(0) \n",
+    "\n",
+    "while True: \n",
+    "    \n",
+    "    ret, frame = cap.read(0) \n",
+    "     \n",
+    "    frame = detect_face(frame)\n",
+    " \n",
+    "    cv2.imshow('Video Face Detection', frame) \n",
+    " \n",
+    "    c = cv2.waitKey(1) \n",
+    "    if c == 27: \n",
+    "        break \n",
+    "    #press esc key to exit\n",
+    "    \n",
+    "cap.release() \n",
+    "cv2.destroyAllWindows()\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.6"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
diff --git a/011/Solution/readme.md b/011/Solution/readme.md
new file mode 100644
index 00000000..e3b073f2
--- /dev/null
+++ b/011/Solution/readme.md
@@ -0,0 +1,12 @@
+# My Solution
+
+It contains solutions to the problems mentioned in exercise folder using the following techniques:
+
+* OpenCV
+* Haarcascade
+
+#Steps
+* Import the required libraries
+* Import the pretrained haarcascade
+* Import the image to detect face 
+* script to detect the faces