face_detect1.0.py

# MIT License
# Copyright （c） 2019 JetsonHacks
# See LICENSE for OpenCV license and additional information

# https://docs.opencv.org/3.3.1/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html
# On the Jetson Nano OpenCV comes preinstalled
# Data files are in /usr/sharc/OpenCV
import numpy as np
import cv2

# gstreamer_pipeline returns a GStreamer pipeline for capturing from the CSI camera
# Defaults to 1280x720 @ 30fps
# Flip the image by setting the flip_method （most common values: 0 and 2）
# display_width and display_height determine the size of the window on the screen


def gstreamer_pipeline（
    capture_width=3280
    capture_height=2464
    display_width=820
    display_height=616
    framerate=21
    flip_method=0
）:
    return （
        “nvarguscamerasrc ! “
        “video/x-raw（memory:NVMM） “
        “width=（int）%d height=（int）%d “
        “format=（string）NV12 framerate=（fraction）%d/1 ! “
        “nvvidconv flip-method=%d ! “
        “video/x-raw width=（int）%d height=（int）%d format=（string）BGRx ! “
        “videoconvert ! “
        “video/x-raw format=（string）BGR ! appsink“
        % （
            capture_width
            capture_height
            framerate
            flip_method
            display_width
            display_height
        ）
    ）


def face_detect（）:
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier（
        “./haar/haarcascade_frontalface_default.xml“
    ）
    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier（
        “