====== FaceDetect ======

Проблема при автоматическом нарезании горизонтальных тумб из вертикальных исходников (или наоборот) в том, что часто тумба попадает в такое место исходного изображения, которое не несет основной смысловой нагрузки. Проще говоря, на тумбе попадается часть живота и все. Примеры этого можно видеть тут [[http://demo.smartcj.com/category/Regular%20Links%202%20FHG/]]

Причем такая проблема может возникать и в случае создания например вертикальных тумб из вертикальных исходников, но если голова находится где-то не по центру картинки.

Дабы решить эту проблемы мы определяем где находится лицо на фотографии и если оно не попадает в тумбу, то стараемся сдвинуть границы тумбы таким образом, дабы лицо попало туда.

Результат автоматической нарезки можно видеть тут [[http://demo.smartcj.com/category/FHG%20and%20Facedetect/]] - это теже галереи что и по ссылке выше, но нарезанные с включенной функцией определения лица.

===== Setup =====

  * Надо поставить библиотеку OpenCV (если не знаете как - попросите админа или google)
  * Скомпилировать программу для определения положения лица. К сожалению в варианте пхп это работает медленно, поэтому есть исходник C++ 

<code>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

const char* keys =
{
        "{input| |The source image}"
        "{outdir| |The output directory}"
        "{cascade| |The cascade file}"
};

int main(int argc, const char** argv)
{
        cv::CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
        std::string infile = parser.get<std::string>("input");
        std::string outdir = parser.get<std::string>("outdir");
        std::string cascade_file = parser.get<std::string>("cascade");

        cv::CascadeClassifier cascade;
        if (cascade_file.empty() || !cascade.load(cascade_file))
        {
                std::cout << cv::format("Error: cannot load cascade file! \n");
                return -1;
        }

        cv::Mat src = cv::imread(infile);
        if (src.empty())
        {
                std::cout << cv::format("Error: cannot load source image!\n");
                return -1;
        }

        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::equalizeHist(gray, gray);

        std::vector<cv::Rect> faces;
        cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3);

        cv::Mat src_copy = src.clone();
        for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
        {
                std::cout << faces[i];
        }

        return 0;
}

</code>


  * Компиляция 

<code>
g++ `pkg-config --cflags --libs opencv4` face.cpp `pkg-config --libs opencv4` -o face
</code>


  * Это создаст файл face, который и будет определять положение лица. 
  * Для работы в кроп профайл надо добавить в поле Face Detect

<code>
/FULL/PATH/TO/face --input={FILE} --cascade=/FULL/PATH/TO/scj/includes/conf/face.xml

где /FULL/PATH/TO/face  - это только что собранная программа face 

/FULL/PATH/TO/scj/includes/conf/face.xml - это набор положений для определния лица, он автоматически есть в каждой инсталяции скрипта, однако вы можете его поменять при желании

--input={FILE}  просто подставляет текущий обрабатываемый файл
</code>


===== Face Detect XML =====

OpenCV определяет лица по конфигу (xml файл) , по дефолту идет более базовый конфиг, однако можно взять любой из доступных конфигов, которые дадут другие результаты (более или менее хорошие в зависимости от конктента)

Примеры конфигов https://github.com/sightmachine/SimpleCV/tree/master/SimpleCV/Features/HaarCascades