opencv（C++）學習 人臉識別

這是一個簡單的人臉識別程序

知識點說明：string 字符串類型

官方訓練好的模型  haarcascade_frontalface_alt.xml

 

繪制矩形框

C:       void cvRectangle(CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 )

C++: void rectangle(Mat& img, Rect rec, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0 )
參數介紹：

img 圖像. pt1 矩形的一個頂點。 pt2 矩形對角線上的另一個頂點 color 線條顏色 (RGB) 或亮度（灰度圖像 ）(grayscale image）。 thickness 組成矩形的線條的粗細程度。取負值時（如 CV_FILLED）函數繪制填充了色彩的矩形。 line_type 線條的類型。見cvLine的描述 shift 坐標點的小數點位數。

繪制橢圓圓弧和橢圓扇形。

void cvEllipse( CvArr* img, CvPoint center, CvSize axes, double angle,
double start_angle, double end_angle, CvScalar color,
int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );
C++: void ellipse(Mat&img, Pointcenter, Size axes, doubleangle, doublestartAngle, double endAngle, const Scalar&color, intthickness=1, int lineType=8, intshift=0)

C++: void ellipse(Mat&img, const RotatedRect&box, const Scalar& color, int thickness=1, intlineType=8)

img圖像。center橢圓圓心坐標。axes軸的長度。angle偏轉的角度。start_angle圓弧起始角的角度。.end_angle圓弧終結角的角度。color線條的顏色。thickness線條的粗細程度。line_type線條的類型,見CVLINE的描述。shift圓心坐標點和數軸的精度。

rectangle

 

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" 
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 

#include <iostream> 
#include <stdio.h> 

using namespace std;
using namespace cv;
string face_cascade_name = "D:\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
//該文件存在於OpenCV安裝目錄下的\sources\data\haarcascades內，需要將該xml文件復制到當前工程目錄下
CascadeClassifier face_cascade;
void detectAndDisplay(Mat frame);
int main(int argc, char** argv) {
    Mat image;
    image = imread("D:/P.png", 1);  //當前工程的image目錄下的mm.jpg文件，注意目錄符號
    if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) {
        printf("級聯分類器錯誤，可能未找到文件，拷貝該文件到工程目錄下！\n");
        return -1;
    }
    detectAndDisplay(image); //調用人臉檢測函數
    waitKey(0);
    //暫停顯示一下。
}

void detectAndDisplay(Mat face) {
    std::vector<Rect> faces;
    Mat face_gray;
    cvtColor(face, face_gray, CV_BGR2GRAY);  //rgb類型轉換為灰度類型
    equalizeHist(face_gray, face_gray);   //直方圖均衡化

    face_cascade.detectMultiScale(face_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(1, 1));

    //用橢圓框畫出
    for (int i = 0; i < faces.size(); i++){
        Point center(faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5);
        ellipse(face, center, Size(faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 0), 2, 7, 0);
    }
    //用矩形框畫出
    /*for (int i = 0; i < faces.size(); ++i)
    {
        rectangle(face, Rect(faces[i].x, faces[i].y, faces[i].width, faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 3);
    }*/
    namedWindow("人臉檢測", CV_WINDOW_NORMAL);
    imshow("人臉檢測", face);
}

動態處理

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" 
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 

#include <iostream> 
#include <stdio.h> 

#define WINDOW "人臉檢測"
using namespace std;
using namespace cv;
VideoCapture capture(0);
string face_cascade_name = "D:\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
//該文件存在於OpenCV安裝目錄下的\sources\data\haarcascades內，需要將該xml文件復制到當前工程目錄下
CascadeClassifier face_cascade;
void detectAndDisplay(Mat frame);
int main(int argc, char** argv) {
    Mat image,frame;    
    //image = imread("D:/P.png", 1);  //當前工程的image目錄下的mm.jpg文件，注意目錄符號
    if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) {
        printf("級聯分類器錯誤，可能未找到文件，拷貝該文件到工程目錄下！\n");
        return -1;
    }
    while (capture.read(frame)) {
        detectAndDisplay(frame); //調用人臉檢測函數
        waitKey(30);
        //暫停顯示一下。
    }
}

void detectAndDisplay(Mat face) {
    std::vector<Rect> faces;
    Mat face_gray;
    cvtColor(face, face_gray, CV_BGR2GRAY);  //rgb類型轉換為灰度類型
    equalizeHist(face_gray, face_gray);   //直方圖均衡化

    face_cascade.detectMultiScale(face_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(1, 1));

    //用橢圓框畫出
    for (int i = 0; i < faces.size(); i++){
        Point center(faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5);
        ellipse(face, center, Size(faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 0), 2, 7, 0);
    }
    //用矩形框畫出
    /*for (int i = 0; i < faces.size(); ++i)
    {
        rectangle(face, Rect(faces[i].x, faces[i].y, faces[i].width, faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 3);
    }*/
    namedWindow(WINDOW, CV_WINDOW_NORMAL);
    imshow(WINDOW, face);
}