📸 01 - Captura de Rostos (Criação de Dataset)

Este script é responsável por coletar as imagens que serão utilizadas para treinar ou validar o modelo de reconhecimento facial. Ele se conecta a uma câmera (ESP32-CAM) via Wi-Fi, exibe o vídeo em tem

📋 Visão Geral

• Função: Capturar imagens via stream HTTP (MJPEG).

• Entrada: URL do stream do ESP32.

• Saída: Arquivos .jpg salvos em uma pasta local organizada por nome.

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🛠 Pré-requisitos

Antes de executar o script, certifique-se de ter as bibliotecas necessárias instaladas:

Bash

pip install opencv-python numpy requests

Certifique-se também de que o seu ESP32-CAM já está programado, ligado e transmitindo vídeo na mesma rede Wi-Fi do computador.

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⚙️ Configuração

No início do script 01_capturar_rostos.py, você deve ajustar duas variáveis principais para adequar ao seu ambiente:

Variável	Descrição	Exemplo
nome_pessoa	O nome da pessoa que será capturada. Isso definirá o nome da pasta onde as fotos serão salvas.	"Sarris", "Joao", "Visitante"
url_esp32	O endereço IP do seu ESP32 seguido da rota de stream.	"http://192.168.1.15/stream"

Nota: O IP (192.168.18.159) deve ser substituído pelo IP que aparece no Monitor Serial da Arduino IDE quando você inicia o ESP32.

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🚀 Como Usar

1. Execute o script:

   Bash

   python 01_capturar_rostos.py

2. Verifique a Conexão:

   O terminal exibirá Conectando ao ESP32.... Se tudo estiver correto, uma janela chamada "Captura Manual" abrirá mostrando o vídeo.

3. Comandos de Controle:

   Com a janela do vídeo selecionada, utilize as seguintes teclas:

   • s (Save): Salva o quadro (frame) atual. O terminal confirmará com ✅ Foto salva: dataset/Nome/0.jpg.

   • ESC: Fecha a janela e encerra o script.

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🧠 Entendendo o Código

O script não utiliza a captura padrão do OpenCV (cv2.VideoCapture) devido à instabilidade frequente com streams HTTP em algumas redes. Em vez disso, ele implementa um parser manual de MJPEG:

1. Requisição HTTP: Utiliza a biblioteca requests com stream=True para manter a conexão aberta.

2. Buffer de Bytes: O script lê o fluxo de dados em pedaços (chunks) de 4096 bytes.

3. Identificação de JPEG: Ele procura pelos "números mágicos" que definem o início e o fim de uma imagem JPEG:

   • Início: \xff\xd8

   • Fim: \xff\xd9

4. Decodificação: Quando uma imagem completa é isolada no buffer, ela é convertida para um array NumPy e decodificada pelo OpenCV (cv.imdecode).

Estrutura de Pastas Gerada

O script cria automaticamente a seguinte estrutura de diretórios se ela não existir:

Plaintext

seu_projeto/
├── 01_capturar_rostos.py
└── dataset/
    └── Sarris/        <-- Nome definido na variável 'nome_pessoa'
        ├── 0.jpg
        ├── 1.jpg
        └── ...

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⚠️ Solução de Problemas

• Erro: "Connection timed out" ou Travamento:

  • Verifique se o ESP32 está ligado.

  • Confirme se o IP no código (url_esp32) está correto.

  • Certifique-se de que o computador e o ESP32 estão na mesma rede Wi-Fi (frequência 2.4GHz é comum para ESP32).

• A imagem está corrompida ou cinza:

  • Isso pode ocorrer se houver perda de pacotes na rede. O script possui um bloco try/except para ignorar frames incompletos e evitar que o programa feche.