Sistema de Reconhecimento Facial com Python: Uma Jornada na Visão Computacional

1. Instalação das Dependências

Para começar, você precisa instalar as bibliotecas Python necessárias para o funcionamento do sistema. Utilize o gerenciador de pacotes `pip` para instalar o OpenCV, dlib, face_recognition e numpy:

pip install opencv-python dlib face-recognition numpy

**Observação Importante (Windows):** Se você estiver no Windows, a instalação do `dlib` pode exigir o `Visual Studio Build Tools` e o `CMake` instalados. Para saber mais sobre como instalar esses componentes, consulte a documentação oficial do `dlib`.

2. O Código Python para o Reconhecimento Facial

Crie um arquivo Python (ex: `main.py`) e cole o seguinte código:

import cv2
import face_recognition
import numpy as np
from datetime import datetime

class FaceRecognitionSystem:
    def __init__(self):
        self.known_face_encodings = []
        self.known_face_names = []
        self.camera = cv2.VideoCapture(0)
        
    def add_person(self, image_path, name):
        # Carregar imagem e codificar face
        image = face_recognition.load_image_file(image_path)
        encodings = face_recognition.face_encodings(image)
        
        if len(encodings) > 0:
            encoding = encodings[0]
            self.known_face_encodings.append(encoding)
            self.known_face_names.append(name)
        else:
            print(f"Nenhuma face encontrada na imagem: {image_path}")


    def run_recognition(self):
        while True:
            ret, frame = self.camera.read()
            
             # Check if the frame was successfully captured
            if not ret:
                print("Erro ao capturar o frame da webcam.")
                break
            
            # Encontrar faces no frame atual
            face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
            face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)
            
            for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(
                face_locations, face_encodings):
                
                # Verificar matches com faces conhecidas
                matches = face_recognition.compare_faces(
                    self.known_face_encodings, face_encoding)
                name = "Desconhecido"
                
                if True in matches:
                    first_match_index = matches.index(True)
                    name = self.known_face_names[first_match_index]
                
                # Desenhar retângulo e nome
                cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, name, (left, top - 10),
                           cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 2)
                
                # Registrar reconhecimento
                if name != "Desconhecido":
                    self.log_recognition(name)
            
            cv2.imshow('Reconhecimento Facial', frame)
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
                
        self.camera.release()
        cv2.destroyAllWindows()
        
    def log_recognition(self, name):
        with open('reconhecimentos.txt', 'a') as f:
            f.write(f"{name}, {datetime.now()}\n")

# Uso do sistema
system = FaceRecognitionSystem()
system.add_person('fotos/pessoa1.jpg', 'João')
system.add_person('fotos/pessoa2.jpg', 'Maria')
system.run_recognition()
        

3. Configurando o Script

Antes de executar o script, crie uma pasta chamada `fotos` no mesmo diretório do arquivo `main.py`. Dentro desta pasta, coloque algumas fotos de pessoas que você deseja que o sistema reconheça, nomeando-as como `pessoa1.jpg`, `pessoa2.jpg`, etc.

• Pasta `fotos`: Certifique-se de que as fotos estejam em formato JPG e que os caminhos das imagens no código (`system.add_person(...)`) correspondam corretamente aos nomes dos seus arquivos.
• Nomes das Pessoas: Os nomes que você associa a cada foto no código (`'João'`, `'Maria'`) serão usados para identificar as pessoas durante o reconhecimento facial.
• Webcam: Certifique-se de que sua webcam esteja conectada e funcionando corretamente, caso tenha mais de uma webcam conectada, você pode mudar o valor `0` em `cv2.VideoCapture(0)` para `1`, `2`, e assim por diante, para usar a webcam correta.

4. Executando o Script

Abra seu terminal, navegue até o diretório do script e execute o comando:

python main.py

O script iniciará a captura de vídeo da sua webcam e exibirá uma janela com o vídeo em tempo real. As faces detectadas serão marcadas com um retângulo verde, e as pessoas reconhecidas terão seus nomes exibidos acima dos retângulos. Os reconhecimentos serão registrados no arquivo `reconhecimentos.txt`. Para encerrar o script, pressione a tecla `q`.

5. Estrutura do Projeto

Para organizar melhor seu projeto, utilize a seguinte estrutura de diretórios:

projeto/
  ├── main.py
  ├── requirements.txt
  ├── reconhecimentos.txt
  └── fotos/
      ├── pessoa1.jpg
      └── pessoa2.jpg
                                         

• `main.py`: O arquivo principal que contém o código do seu sistema de reconhecimento facial.
• `requirements.txt`: Um arquivo com as dependências do projeto, que pode ser gerado com o comando `pip freeze -> requirements.txt`.
• `reconhecimentos.txt`: Um arquivo de texto onde os reconhecimentos faciais serão registrados com data e hora.
• `fotos/`: Uma pasta onde as fotos das pessoas que o sistema deverá reconhecer estão armazenadas.