基於OpenCV的人臉識別［iOS開發筆記（2）］

開始了OpenCV的試水工作了。。。

1.Get ready

在OpenCV中我們會使用函數cv::CascadeClassifier 來進行人臉檢測。但是在使用本函數之前我們需要添加一個XML文件對該函數進行訓練。最后用一個小紅色方塊將人臉表示出來

（當然Apple自帶的函數也是可以進行人臉檢測（CIDetector ）的，但是CascadeClassifier除了人臉檢測還可以檢測各種其他部位，超強大有木有～～）

2.如何實現

我們將用一下四步來實現人臉檢測的過程。

 ＃添加XML文件到工程中

 ＃創建函數cv::CascadeClassifier（使用XML文件內容）

 ＃檢測一張圖像中的人臉

 ＃畫一個紅色小四方形

3.習慣性的上代碼

#import "ViewController.h"
#import <opencv2/opencv.hpp>
#import <opencv2/imgproc/types_c.h>
#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>

@interface ViewController ()
{
    cv::CascadeClassifier faceDetector;
}
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *imgView;

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
    // 添加xml文件
    NSString* cascadePath = [[NSBundle mainBundle]
                             pathForResource:@"haarcascade_frontalface_alt"
                             ofType:@"xml"];
    faceDetector.load([cascadePath UTF8String]);

   
    //上傳圖片
    UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"lena1.png"];
    cv::Mat faceImage;
    UIImageToMat(image, faceImage);
    
    // 轉為灰度
    cv::Mat gray;
    cvtColor(faceImage, gray, CV_BGR2GRAY);
    
    // 檢測人臉並儲存
    std::vector<cv::Rect>faces;
    faceDetector.detectMultiScale(gray, faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,cv::Size(30,30));
    
     // 在每個人臉上畫一個紅色四方形
    for(unsigned int i= 0;i < faces.size();i++)
    {
        const cv::Rect& face = faces[i];
        cv::Point tl(face.x,face.y);
        cv::Point br = tl + cv::Point(face.width,face.height);
        
        // 四方形的畫法
        cv::Scalar magenta = cv::Scalar(255, 0, 255);
        cv::rectangle(faceImage, tl, br, magenta, 4, 8, 0);
    }
    
    self.imgView.image = MatToUIImage(faceImage);
}

4.看結果

 5.友情提示

建議使用Auto Layout布局 + Image Assets管理各個分辨率的圖片 + Interface Builder（xib+storyboard）構建UI，Size Classes在低版本iOS系統的表現未知。

想要這套手動適配方案，起碼你的工程需要部署在iOS6+，還不用AutoLayout布局的會死的蠻慘

6.解惑

為什么一定要添加xml文件呢？

其實這個xml文件就是對人臉石識別的初始化（初始化數據by Paul Viola and later extended by Rainer Lienhart），現在已經成為一種人臉識別的標准了。

為了能夠把xml文件成功倒入，我們需要把NSString object 轉化為 std::string（使用UTF8String）

經過以上的准備工作后我們就可以使用方法detectMultiScale進行人臉檢測了。

 方法detectMultiScale有四個參數。分別為：

scaleFactor ：制定循環遞減的圖片尺寸

minNeighbors ：制定保留數據的矩形大小

CV_HAAR_SCALE_IMAGE ：這是一個標志，它指定算法縮放圖像，而不是檢測器。它有助於實現最佳的性能

minSize ：該參數指定最小可能的面部尺寸

7.沒了，等待下一次

最后添加一下源代碼地址吧。