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