import cv2
import time
import os

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)

folder_name = input("Nhập tên thư mục để lưu ảnh: ")
parent_dir = "train_img"
folder_path = os.path.join(parent_dir, folder_name)

if not os.path.exists(parent_dir):
    os.makedirs(parent_dir)

if not os.path.exists(folder_path):
    os.makedirs(folder_path)

image_count = 0
last_capture_time = 0

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    frame = cv2.flip(frame, 1)
    original_frame = frame.copy()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    current_time = time.time()
    if len(faces) > 0 and (current_time - last_capture_time) >= 1:
        image_path = os.path.join(folder_path, f"{folder_name}_{int(image_count)}.png")
        cv2.imwrite(image_path, original_frame)
        print(f"Ảnh đã lưu với tên {image_path}")
        last_capture_time = current_time
        image_count += 1

    if image_count >= 30:
        print(f"Đã chụp đủ 30 ảnh, dừng chương trình. Ảnh đã được lưu tại: {folder_path}")
        break

    cv2.imshow('Webcam', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()