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# Face Detection

Ce bloc de fonction détecte les visages humains dans une image d'entrée et fournit des résultats visuels et numériques pour un traitement ultérieur.

## 📥 Entrées

`Image Any` — L'image à analyser pour la présence de visages (couleur ou niveaux de gris). Fournissez des images issues d'une caméra ou chargées depuis un fichier.

## 📤 Sorties

`Image Any` — Image annotée avec les rectangles des visages détectés.\
`Face Area Coordinates` — Liste des coordonnées des rectangles pour chaque visage détecté.\
`Face Count` — Nombre de visages détectés dans l'image d'entrée.

## 🕹️ Contrôles

`Confidence Threshold %` — Un curseur pour définir la confiance minimale requise pour qu'une détection soit considérée valide. Augmentez cette valeur pour réduire les faux positifs, baissez-la pour être plus permissif.

## ✨ Features

* Détection de visages en temps réel adaptée aux flux caméra ou aux images statiques.
* Fournit à la fois un retour visuel (image annotée) et des données structurées (coordonnées et nombre) pour la logique en aval.
* Niveau de confiance ajustable pour contrôler la sévérité des détections.

## 📝 Usage

1. Connectez un bloc producteur d'images (caméra ou chargeur de fichiers) à l'entrée `Image Any`.
2. Réglez le curseur `Confidence Threshold %` selon la sensibilité souhaitée.
3. Utilisez les sorties selon vos besoins :
   * Prévisualisez l'image annotée via un bloc d'affichage (par ex. `Show Image`).
   * Lisez `Face Area Coordinates` pour des traitements ROI ou du suivi.
   * Utilisez `Face Count` pour des alertes, du journal ou des analyses simples.

## 📊 Évaluation

Lorsque le bloc s'exécute, il scanne l'image entrante pour les visages dépassant la confiance configurée et produit l'image annotée, la liste des rectangles de visage et le nombre total détecté.

## 💡 Tips and Tricks

* Pour inspection visuelle, connectez la sortie de ce bloc au bloc `Show Image` pour ouvrir le visualiseur et vérifier les détections.
* Si vous ne surveillez qu'une zone précise (ex. une porte), recadrez d'abord avec `Image ROI Select` pour réduire les faux positifs et accélérer le traitement.
* Pour diminuer l'utilisation CPU ou accélérer le traitement, insérez `Image Resize` avant ce bloc pour réduire la taille des images.
* Utilisez `Draw Detections` pour combiner les rectangles de détection avec des superpositions personnalisées ou du texte d'état.
* Sauvegardez des exemples de détections réussies ou échouées avec `Image Logger` pour revue hors ligne et ajustements.
* Prétraitez des entrées bruitées avec `Blur` ou un bloc de seuillage comme `Image Threshold` pour améliorer la stabilité des détections.

## 🛠️ Troubleshooting

* Aucune détection : Baissez le `Confidence Threshold %` et assurez-vous que l'image contient des visages clairs (de face ou légèrement inclinés). Essayez d'augmenter le contraste ou utilisez `Image Resize` à une taille de travail sensée.
* Trop de faux positifs : Augmentez le `Confidence Threshold %` et recadrez la scène avec `Image ROI Select` pour exclure les zones non pertinentes.
* Problèmes de performance : Réduisez la résolution d'entrée avec `Image Resize` ou exécutez la détection uniquement sur certaines images via un signal de contrôle ou une stratégie de regroupement.