#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-


'''
    Application de démonstration de détection Vidéo.
    Cette application permet de détecter des cercles, et d'afficher le
    résultat.
    Utilise la librairie de fonctions OpenCV.
'''

# Compatibilité Python 2/3
from __future__ import print_function


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# Informations de versions
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__project__   = u'Particles Detection'
__author__    = u'Simon CHOLLET'
__modifiers__ = u''
__history__   = u'''
    - Révision 1.0 (2016/10/04) : Première version.
                '''
__date__      = u'2016/10/04'
__version__   = u'1.0.0'


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# Importations
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# Librairie OpenCV
import cv2

# Librairie Numpy
import numpy as np


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# Définitions specifiques
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# Numéro de Webcam à utiliser : -1 pour la première
WEBCAM_NUMBER = 0


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# Déclaration des classes / fonctions
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# Exécution ...
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#
#
# Fonction appelée lors de la demande
# d'exécution de la classe/module
if __name__ == "__main__":
    # Filtres à trouver
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    eyeCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

    # Ouverture de la Webcam
    cap = cv2.VideoCapture(WEBCAM_NUMBER)

    # On acquière tout le temps
    while True:
        # Capture d'une image
        ret, frame = cap.read()

        # Copie de l'image acquise
        frameCopy = frame.copy()

        # Transforme en niveaux de gris
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # Trouve les visages
        faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

        # Dessine un rectangle sur chaque visage et oeil trouvés
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frameCopy, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
            roiGray = gray[y:y+h, x:x+w]
            roiColor = frameCopy[y:y+h, x:x+w]

            # Trouve les yeux
            eyes = eyeCascade.detectMultiScale(roiGray)
            for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
                cv2.rectangle(roiColor, (ex,ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)

        # Affiche le résultat
        cv2.imshow(__project__, np.hstack([frame, frameCopy]))

        # Touche Esc pour quitter !
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == 27:
            break

    # Libère les ressources
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()