Projetos realizados Projeto de Detecção de CFTV para identificação de pessoas. Exemplo de detecção de face: from __future__ import print_function import sysimport numpy as npimport cv2 as cvimport MySQLdbimport pickleimport numpy as npimport globimport loggingimport logging.handlers#import face_recognition Banco=”casadb”User=”user”Passwrd=”senha”Host=”192.168.1.211″ def conexao():    resultado = 0     try:        resultado = MySQLdb.connect(db=Banco,user=User, passwd=Passwrd, host=Host)    except:        print(“Erro ao conectar no Banco de dados”)        resultado = -1    return resultado def Start_log():        print(“Start_log\n”);        global LOG_FILENAME    LOG_FILENAME = ‘/var/log/motion/cvimage.log’    logging.basicConfig(filename=LOG_FILENAME,level=logging.DEBUG) def Registra_log(info):    logging.debug(info) def imcrop(img, x1,y1,w,h):        y2 = y1+h        x2 = x1+w        if x1 < 0 or y1 < 0 or x2 > img.shape[1] or y2 > img.shape[0]:            img, x1, x2, y1, y2 = pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2)        return img[y1:y2, x1:x2, :] def pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2):        img = np.pad(img, ((np.abs(np.minimum(0, y1)), np.maximum(y2 – img.shape[0], 0)),                   (np.abs(np.minimum(0, x1)), np.maximum(x2 – img.shape[1], 0)), (0,0)), mode=”constant”)        y1 += np.abs(np.minimum(0, y1))        y2 += np.abs(np.minimum(0, y1))        x1 += np.abs(np.minimum(0, x1))        x2 += np.abs(np.minimum(0, x1))        return img, x1, x2, y1, y2 def GravaReg(file,x,y,a,h):    print(“Gravou arquiv\n”)    con = conexao()    cursor = con.cursor()    sql=  “insert into eventoCam (arquivo,x,y,a,h) values (‘%s’,%d,%d,%d,%d)” %(file,x,y,a,h)    print(sql)    try:        cursor.execute(sql)        con.commit()        print(“Registro Gravado”)    except MySQLdb as erro:        print(“Erro ao Executar SQL”, erro)#con.close def Setup():            print(“Iniciou setup\n”)        #Pega o nome do arquivo a ser analisado        global Arquivo    Arquivo = sys.argv[1]        print (“Arquivo definido:%s”,Arquivo)         global face_classificador        face_classificador = cv.CascadeClassifier(“/projetos/python/cv/face.xml”)        global img                img = cv.imread(Arquivo)        Start_log() def main():        print(“Iniciou main\n”)    imagemCinza = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)         facesDetectadas = face_classificador.detectMultiScale(imagemCinza, scaleFactor=1.5, minSize=(100,100))         for (x1,y1,w, h ) in facesDetectadas:        print(“Face:”,x1,y1)        GravaReg(Arquivo,x1,y1,w,h)         img2 = imcrop(img,x1,y1,w,h)        cv.imwrite(“face.png”,img2)                 print(“Gravou imagem em face.png\n”)     cv.destroyAllWindows()    print(“Finalizou\n”) #Parametriza o sistema    Setup() #roda bloco principal main() Artigos em Python Certificados Com vários treinamentos realizados nesta linguagem. OpenCV