From 538918329c912b49a6fffcf26d130778852dc7bd Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jonatan Rek <gamerclassn7@gmail.com>
Date: Tue, 1 Oct 2024 15:31:04 +0200
Subject: [PATCH] Initial commit

---
 Dockerfile                                 |    11 +
 app.py                                     |    37 +
 config/haarcascade_frontalface_default.xml | 33314 +++++++++++++++++++
 data_anonimized/.gitkeep                   |     0
 data_raw/.gitkeep                          |     0
 image.png                                  |   Bin 0 -> 3162849 bytes
 requirements.txt                           |     1 +
 start.sh                                   |     0
 8 files changed, 33363 insertions(+)
 create mode 100644 Dockerfile
 create mode 100644 app.py
 create mode 100644 config/haarcascade_frontalface_default.xml
 create mode 100644 data_anonimized/.gitkeep
 create mode 100644 data_raw/.gitkeep
 create mode 100644 image.png
 create mode 100644 requirements.txt
 create mode 100644 start.sh

diff --git a/Dockerfile b/Dockerfile
new file mode 100644
index 0000000..b2f7703
--- /dev/null
+++ b/Dockerfile
@@ -0,0 +1,11 @@
+# Use PHP with Apache as the base image
+FROM python:3.9-slim
+
+#Copy Project
+COPY . /app
+
+# Install any needed dependencies specified in requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# Start Anonimization
+CMD ["python", "app.py"]
diff --git a/app.py b/app.py
new file mode 100644
index 0000000..0045508
--- /dev/null
+++ b/app.py
@@ -0,0 +1,37 @@
+import cv2
+import time
+import os
+import requests
+
+img_path ="image.png"
+treashold = float(5)
+sever = os.environ['API_ROOT']
+
+try:
+    r = requests.get('http://{}/local/detections/anonymize'.format(sever))
+    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
+
+    for detection in r.json():
+        img = cv2.imread(img_path)
+        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+        faces, rejects, weights = face_cascade.detectMultiScale3(gray, 1.1, 4, outputRejectLevels = 1)
+
+        i = 0
+        for (x, y, w, h) in faces:
+            confidence = float(weights[i])
+            if (confidence > treashold):
+                face_roi = img[y:y+h, x:x+w]
+                blurred_face = cv2.GaussianBlur(face_roi, (99, 99), 20)
+                img[y:y+h, x:x+w] = blurred_face
+
+                print(weights[i])
+                text = "{}".format(weights[i])
+                cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
+                cv2.putText(img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (0, 0, 255), 2)
+
+            i = i +1
+
+        cv2.imwrite(img_path, img)
+
+except:
+    print("An exception occurred")
\ No newline at end of file
diff --git a/config/haarcascade_frontalface_default.xml b/config/haarcascade_frontalface_default.xml
new file mode 100644
index 0000000..cbd1aa8
--- /dev/null
+++ b/config/haarcascade_frontalface_default.xml
@@ -0,0 +1,33314 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 24x24 discrete(?) adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+
+  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+  If you do not agree to this license, do not download, install,
+  copy or use the software.
+
+
+                        Intel License Agreement
+                For Open Source Computer Vision Library
+
+ Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
+ Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+ Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+ are permitted provided that the following conditions are met:
+
+   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+     this list of conditions and the following disclaimer.
+
+   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+     and/or other materials provided with the distribution.
+
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+     derived from this software without specific prior written permission.
+
+ This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+ any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+ warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+ In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+ indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+ (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+ loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>24</height>
+  <width>24</width>
+  <stageParams>
+    <maxWeakCount>211</maxWeakCount></stageParams>
+  <featureParams>
+    <maxCatCount>0</maxCatCount></featureParams>
+  <stageNum>25</stageNum>
+  <stages>
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-5.0425500869750977e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 1 1.2396000325679779e-02</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+            -8.5909199714660645e-01 8.5255599021911621e-01</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <_>
+      <maxWeakCount>16</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-4.9842400550842285e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
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