Pada artikel terdahulu kita sudah mendeteksi sebuah obyek wajah dengan Python 3 dan OpenCV (link). Setelah obyek bisa kita deteksi, maka langkah selanjutnya kita akan memotong obyek yang sudah terdeteksi.

buatlah sebuah program sederhana dengan nama save_face_1.py seperti berikut ini.
import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\\Project\\Latihan\\haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\\Project\\Latihan\\haarcascade_eye.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
face_crop = []
i=1
while(cap.isOpened()):
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite("image%d.jpg" % i, roi_gray)
i += 1
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Code language: PHP (php)
Program ini sama dengan program deteksi wajah, perbedaanya ada pada bagian berikut ini
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite("image%d.jpg" % i, roi_gray)
i += 1
Code language: JavaScript (javascript)
Pada bagian ini kita menyimpan setiap obyek yang masuk Region of Interest (ROI), i digunakan untuk iterasi, sehingga kita akan menyimpan image selama program blm dihentikan. Untuk menghentikan program dengan menekan Ctr+C di command promp Windows