public static FaceResult FaceDetect(Image <Bgr, Byte> image)
{
FaceResult result = new FaceResult(image.Copy());
//convierto a escala de grises
Image <Gray, Byte> gray = image.Convert <Gray, Byte>();
//normalizamos el brillo y mejoramos el contraste
gray._EqualizeHist();
//leemos el XML con el entrenamiento (en nuestros caso usamos uno de caras frontales)
HaarCascade face = new HaarCascade(Directories.GetHaarCascade());
//Detectamos las caras de la imagen en blanco y negro
//El primer dimensional contiene el canal (solo nos centraremos en el canal 0, porque estamos trabajando en blanco y negro)
//El segundo dimensional es el indice del rectangulo
MCvAvgComp[][] facesDetected = gray.DetectHaarCascade(face, 1.1, 10, Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING, new Size(20, 20));
//Por cada rectangulo detectado, lo incluimos en el resultado
foreach (MCvAvgComp f in facesDetected[0])
{
result.AddFace(f.rect);
}
return(result);
}
private void ProcessImage()
{
GetImage();
LastResult = new LastResults(image);
if (Config.calculeIluminance)
{
double iluminance = ImageUtils.GetIluminance(image);
LastResult.iluminance = iluminance;
if (iluminance <= Config.lowIluminanceEvent && lowIluminanceEvent != null)
{
//Data.InfoMessages.InformationMessage("La iluminacion es " + iluminance);
lowIluminanceEvent(iluminance);
}
if (iluminance >= Config.highIluminanceEvent && highIluminanceEvent != null)
{
//Data.InfoMessages.InformationMessage("La iluminacion es " + iluminance);
highIluminanceEvent(iluminance);
}
}
if (Config.calculeMovement)
{
double movement = ImageUtils.GetMovement(image, lastImage);
LastResult.movement = movement;
if (movement >= Config.isMovement)
{
//lanzar evento
if (movementDetected != null)
{
//Data.InfoMessages.InformationMessage("Movimiento " + movement);
movementDetected(movement);
}
if (Config.saveMovement)
{
ImageUtils.SavePicture(image);
}
}
}
if (Config.calculeFace)
{
FaceResult faceResult = ImageUtils.FaceDetect(image);
LastResult.faces = faceResult;
LastResult.numberOfFaces = faceResult.GetNumberOfFaces();
if (faceResult.FaceDetect())
{
//lanzar evento
if (peopleDetected != null)
{
peopleDetected(faceResult);
}
if (Config.saveFaces)
{
faceResult.SaveAllFaces();
}
}
}
if (finishImageProcess != null)
{
finishImageProcess(LastResult);
//Data.InfoMessages.InformationMessage(LastResult.ToString());
}
}