Reconnaisance faciale python

Ca ne marche toujours pas la fenétre de texte s'ouvre et se ferme comme avant et pas de message d'erreur

Je code directement via un fichier en .py et avec la console du pc donc je ne peux pas voir de messages d'erreurs (dés qu'il y a une erreur la console python se ferme)

Le code contient moins de 70 lignes, et il marchait avant que j'ajoute le programme pour comparer les visages détéctés a un dossier de visages

PS: Tout est commenté car c'etait un projet de cours

import cv2
import face_recognition
import os
import keyboard

# Charger le classificateur de visage pré-entrainé
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# Charger les images de visages du dossier
folder_path = "C:\Users\camil\OneDrive\Documents\travail\TSIN 2023-2024\SIN\reco faciale\images"
known_faces = []
known_names = []

for filename in os.listdir(folder_path):
    image = face_recognition.load_image_file(os.path.join(folder_path, filename))
    encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
    known_faces.append(encoding)
    known_names.append(os.path.splitext(filename)[0])

# Utiliser la webcam (0 indique la première webcam, vous pouvez ajuster cela si vous avez plusieurs webcams)
cap = cv2.VideoCapture(0)

# Créer une fenêtre pour l'affichage du flux vidéo
cv2.namedWindow('Reconnaissance faciale en temps réel', cv2.WINDOW_NORMAL)
time.sleep(10)
while True:
    # Capturer une trame vidéo
    ret, frame = cap.read()

    # Convertir la trame en niveaux de gris
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Détecter les visages dans la trame
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # Boucle sur les visages détectés
    for (x, y, w, h) in faces:
        # Extraire l'encodage du visage
        face_encoding = face_recognition.face_encodings(frame, [(y, x + w, y + h, x)])[0]

        # Comparer le visage avec les visages connus
        matches = face_recognition.compare_faces(known_faces, face_encoding)

        name = "Inconnu"

        # Si une correspondance est trouvée, utiliser le nom correspondant
        if True in matches:
            first_match_index = matches.index(True)
            name = known_names[first_match_index]

        # Dessiner un rectangle autour du visage
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

        # Afficher le nom au-dessus du rectangle
        cv2.putText(frame, name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

    # Afficher la trame résultante
    cv2.imshow('Reconnaissance faciale en temps réel', frame)

    # S'arrêter si la touche 'q' est enfoncée
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Libérer la capture vidéo et fermer la fenêtre
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Salut,

# Comparer le visage avec les visages connus
        matches = face_recognition.compare_faces(known_faces, face_encoding)

Ta variable matches est un booléen, donc la syntaxe de ta condition if n'est pas bonne et tu devrais avoir un message d'erreur du genre :

TypeError: argument of type 'bool' is not iterable

Donc remplacer :

if True in matches:

par :

if matches:

Je l'ai fait mais toujours rien pourtant l'ancienne version qui ne faisait que chercher les images sur le flux vidéo marchait bien. Je la met ci-dessous:

import cv2

# Charger le classificateur de visage pré-entrainé
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# Utiliser la webcam (0 indique la première webcam, vous pouvez ajuster cela si vous avez plusieurs webcams)
cap = cv2.VideoCapture(0)

# Créer une fenêtre pour l'affichage du flux vidéo
cv2.namedWindow('Reconnaissance faciale en temps réel', cv2.WINDOW_NORMAL)

while True:
    # Capturer une trame vidéo
    ret, frame = cap.read()

    # Convertir la trame en niveaux de gris
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Détecter les visages dans la trame
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # Dessiner des rectangles autour des visages détectés
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # Afficher la trame résultante
    cv2.imshow('Reconnaissance faciale en temps réel', frame)

    # S'arrêter si la touche 'q' est enfoncée
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Libérer la capture vidéo et fermer la fenêtre
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Un autre problème, tu utilises :

time.sleep(10)

sans avoir importé le module.

Ca ne marche toujours pas :(