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import cv2
import imutils
# Vídeo de entrada
cap = cv2.VideoCapture(0)
# Leitura da imagem para colocar no vídeo
image = cv2.imread('gorro_navidad.PNG', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#image = cv2.imread('tiara.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#image = cv2.imread('2021.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#image = cv2.imread('monophy.gif', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# Detector de rostos
faceClassif = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
#img = 0
while True:
#img = 0
ret, frame = cap.read()
if ret == False: break
frame = imutils.resize(frame, width=640)
# Detecção dos rostos presentes na webcan
faces = faceClassif.detectMultiScale(frame, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
#cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0),2)
# Redimensionar a imagem do filtro de acordo com a largura do rosto detectado
resized_image = imutils.resize(image, width=w)
filas_image = resized_image.shape[0]
col_image = w
# Determinar uma parte da altura da imagem de entrada
# redimensionada
porcion_alto = filas_image // 4
dif = 0
# Se houver espaço suficiente acima do rosto detectado
# para inserir a imagem de entrada redimensionada
# essa imagem será exibida
if y + porcion_alto - filas_image >= 0:
# Pegamos a seção do frame, onde estará localizado
# o gorro/tiara
n_frame = frame[y + porcion_alto - filas_image : y + porcion_alto,
x : x + col_image]
else:
# Determinamos a seção da imagem que excede a do vídeo
dif = abs(y + porcion_alto - filas_image)
# Pegamos a seção do frame, onde ela estará localizado
# o gorro/tiara
n_frame = frame[0 : y + porcion_alto,
x : x + col_image]
# Determinamos a máscara que a imagem de entrada tem
# redimensionada e também a invertemos
mask = resized_image[:, :, 3]
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# Criamos uma imagem com fundo preto e o gorro/tiara/2021
# Em seguida, criamos uma imagem onde no fundo está o frame
# e de preto o gorro/tiara/2021
bg_black = cv2.bitwise_and(resized_image, resized_image, mask=mask)
bg_black = bg_black[dif:, :, 0:3]
bg_frame = cv2.bitwise_and(n_frame, n_frame, mask=mask_inv[dif:,:])
# Adicionamos as duas imagens obtidas
result = cv2.add(bg_black, bg_frame)
if y + porcion_alto - filas_image >= 0:
frame[y + porcion_alto - filas_image : y + porcion_alto, x : x + col_image] = result
else:
frame[0 : y + porcion_alto, x : x + col_image] = result
cv2.imshow('frame',frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key == 32:
# #img = 1
cv2.imwrite("FotoFiltro.png", frame)
elif key == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()