OpenCV人臉識別--detectMultiScale函數

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首先上兩張圖。

 

 

 

現在要對上面兩張圖進行人臉識別。

 

 

 

 

一、Haar特征分類器介紹

 

 

Haar特征分類器就是一個XML文件，該文件中會描述人體各個部位的Haar特征值。包括人臉、眼睛、嘴唇等等。

Haar特征分類器存放目錄：opencv安裝目錄中的\data\ haarcascades目錄下，opencv2.4.8版本下的Haar特征分類器如下：

 

haarcascade_eye.xml
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
haarcascade_frontalface_alt.xml
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
haarcascade_frontalface_alt2.xml
haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_fullbody.xml
haarcascade_lefteye_2splits.xml
haarcascade_lowerbody.xml
haarcascade_mcs_eyepair_big.xml
haarcascade_mcs_eyepair_small.xml
haarcascade_mcs_leftear.xml
haarcascade_mcs_lefteye.xml
haarcascade_mcs_mouth.xml
haarcascade_mcs_nose.xml
haarcascade_mcs_rightear.xml
haarcascade_mcs_righteye.xml
haarcascade_mcs_upperbody.xml
haarcascade_profileface.xml
haarcascade_righteye_2splits.xml
haarcascade_smile.xml
haarcascade_upperbody.xml

根據命名就可以很快知道各個分類器的用途。

 

 

其中：haarcascade_frontalface_alt.xml與haarcascade_frontalface_alt2.xml都是人臉識別的Haar特征分類器了。

 

 

 

二、detectMultiScale函數詳解

 

 

cvHaarDetectObjects是opencv1中的函數，opencv2中人臉檢測使用的是 detectMultiScale函數。它可以檢測出圖片中所有的人臉，並將人臉用vector保存各個人臉的坐標、大小（用矩形表示），函數由分類器對象調用：

 

 

void detectMultiScale(
    const Mat& image,
    CV_OUT vector<Rect>& objects,
    double scaleFactor = 1.1,
    int minNeighbors = 3,
    int flags = 0,
    Size minSize = Size(),
    Size maxSize = Size()
);

 

函數介紹：

參數1：image--待檢測圖片，一般為灰度圖像加快檢測速度；

參數2：objects--被檢測物體的矩形框向量組；
參數3：scaleFactor--表示在前后兩次相繼的掃描中，搜索窗口的比例系數。默認為1.1即每次搜索窗口依次擴大10%;
參數4：minNeighbors--表示構成檢測目標的相鄰矩形的最小個數(默認為3個)。
        如果組成檢測目標的小矩形的個數和小於 min_neighbors - 1 都會被排除。
        如果min_neighbors 為 0, 則函數不做任何操作就返回所有的被檢候選矩形框，
        這種設定值一般用在用戶自定義對檢測結果的組合程序上；
參數5：flags--要么使用默認值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果設置為

        CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函數將會使用Canny邊緣檢測來排除邊緣過多或過少的區域，

        因此這些區域通常不會是人臉所在區域；
參數6、7：minSize和maxSize用來限制得到的目標區域的范圍。

 

 

 

 

 

 

三、示例代碼

 

 

 

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <vector>
#include <cstdio>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{

    // 【1】加載分類器
    CascadeClassifier cascade;
    cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml");

    Mat srcImage, grayImage,dstImage;
    // 【2】讀取圖片
    srcImage = imread("image.jpg");
    dstImage = srcImage.clone();
    imshow("【原圖】", srcImage);

    grayImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());
    cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); // 生成灰度圖，提高檢測效率

    // 定義7種顏色，用於標記人臉
    Scalar colors[] =
    {
        // 紅橙黃綠青藍紫
        CV_RGB(255, 0, 0),
        CV_RGB(255, 97, 0),
        CV_RGB(255, 255, 0),
        CV_RGB(0, 255, 0),
        CV_RGB(0, 255, 255),
        CV_RGB(0, 0, 255),
        CV_RGB(160, 32, 240)
    };

    // 【3】檢測
    vector<Rect> rect;
    cascade.detectMultiScale(grayImage, rect, 1.1, 3, 0);  // 分類器對象調用

    printf("檢測到人臉個數：%d\n", rect.size());

    // 【4】標記--在臉部畫圓
    for (int i = 0; i < rect.size();i++)
    {
        Point  center;
        int radius;
        center.x = cvRound((rect[i].x + rect[i].width * 0.5));
        center.y = cvRound((rect[i].y + rect[i].height * 0.5));

        radius = cvRound((rect[i].width + rect[i].height) * 0.25);
        circle(dstImage, center, radius, colors[i % 7], 2);
    }

    // 【5】顯示
    imshow("【人臉識別detectMultiScale】", dstImage);

    waitKey(0);
    return 0;
}

 

 

 

效果圖：

 

 

 

如果要識別人體的其它部位，只需將上面的haarcascade_frontalface_alt2.xml分類器替換即可。

 

源碼+圖片下載：http://download.csdn.net/detail/itismelzp/9385247