import cv2

# Загрузка Haar-классификатора для распознавания лиц
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# Загрузка изображения
image = cv2.imread("image.jpg")

# Преобразование изображения в оттенки серого
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Распознавание лиц в изображении
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# Отрисовка прямоугольников вокруг распознанных лиц
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# Отображение изображения с распознанными лицами
cv2.imshow("Faces Detected", image)
cv2.waitKey(0)
# Сохранение изображения с распознанными лицами
cv2.imwrite('Faces Detected.jpg', image)
cv2.destroyAllWindows()

from geopy.geocoders import Nominatim

# Создание экземпляра геокодера Nominatim и указание user_agent
geolocator = Nominatim(user_agent="user")

# Использование геокодера для определения координат местоположения "Рим, Колизей"
location = geolocator.geocode("Рим, Колизей")

# Вывод широты и долготы местоположения
print(location.latitude, location.longitude)
# Вывод: 41.8902614 12.493087103595503

import cv2

# Открываем видеофайл
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# Инициализируем счетчик для отслеживания номера кадра
frame_count = 0

# Цикл, проходящийся по кадрам видео
while cap.isOpened():
    # Чтение следующего кадра
    ret, frame = cap.read()

    # Проверка успешности чтения кадра
    if not ret:
        break

    # Сохранение кадра в папке frames
    cv2.imwrite(f'frames/frame_{frame_count}.jpg', frame)

    # Увеличение счетчика кадров
    frame_count += 1

    # Отображение кадра в окне с названием 'Video'
    cv2.imshow('Video', frame)

    # Проверка, была ли нажата клавиша 'q'
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Закрытие видеофайла и всех окон
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()