Python 顔を検出したら，保存枚数を決めよう!

#保存枚数を指定する
n = int(input("保存枚数="))

#もし，保存枚数が指定した枚数になったら，
    if detect_N >= n:
        
        #終了
        break

#映像や画像を扱うためのライブラリ
import cv2

#ファイルやディレクトリを操作するためのライブラリ
import os

#ディレクトリを取り除くためのライブラリ
import shutil

#------------------------------------------------
    
#ディレクトリの作成（画像の保存先）
save_dir = "./my_face"

#ディレクトリの初期化
if os.path.exists(save_dir) == True:
    
    #取り除く
    shutil.rmtree(save_dir)
    
#もし，ディレクトリが無いなら，作る
if not os.path.isdir(save_dir):

    os.mkdir(save_dir)
    
#------------------------------------------------

#映像のサイズの指定
width = 500
height = 300

#画像の枚数の初期化
all_N = 0

#検出した枚数の初期化
detect_N = 0

#Webカメラから入力を開始
cap = cv2.VideoCapture(0)

#顔の検出器を作成
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")

#保存枚数を指定する
n = int(input("保存枚数="))

#カメラから連続して映像を取得
while True:
    
    #カメラの画像を読み込む
    ret, frame = cap.read()
    
    #画像のサイズを変更（リサイズ）
    frame = cv2.resize(frame, (width, height))
    
    #画像の枚数をカウントしていく
    all_N += 1
    
    #グレイスケールに変換
    gray_flame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    #顔認証を実行(minNeighboreは信頼性のパラメータ)
    face_list = face_cascade.detectMultiScale(gray_flame, minNeighbors=20)
    
    
    #顔を四角で囲む
    for (x,y,w,h) in face_list:
        
        
        red = (0,0,255)
        
        #四角で囲った部分に名前を付けておく
        cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), red, 1)
        
        
        #顔のみの画像を保存するために用意しておく
        trim_face = frame[y:y+h, x:x+w]
        
        
    #顔と目を認証した時のみディレクトリに保存していく
    if len(face_list) > 0:
            
        #ファイル名
        file_name = save_dir + "/"+ "my_face" + str(detect_N) + ".jpg"
        
        #保存する
        cv2.imwrite(file_name, trim_face)
        
        #番号を増やしていく
        detect_N += 1
                         
            
    #ウィンドウに画像を出力
    cv2.imshow("My_Face", frame)
    
    #もし，Enterキーが押されたら終了
    #1msec確認
    exit_wind = cv2.waitKey(1)

    if exit_wind == 13: 

        break
    
#------------------------------------------------
         ###2つ目のToday's Code###
#------------------------------------------------
    #もし，保存枚数が指定した枚数になったら，
    if detect_N >= n:
       
        #終了
        break

#------------------------------------------------

#------------------------------------------------
    
#カメラを終了
cap.release()

#ウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

#------------------------------------------------

#全枚数に対して，顔と目を何枚認証したか?
print(detect_N, "/", all_N, "枚の画像を保存しました")

print("保存率={}%".format(int((detect_N/all_N)*100)))

#------------------------------------------------