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C++如何利用opencv实现人脸检测详情(一)
2018-01-13 06:06:50 】 浏览:173
Tags:如何 利用 opencv 实现 人脸 检测 详情
小编所有的帖子都是基于unbuntu 系统的,当然稍作修改同样试用于windows的,经过小编的绞尽脑汁,把刚刚发的那篇python 实现人脸和眼睛的检测的程序用C++ 实现了,当然,也参考了不少大神的博客,下面我们就一起来看看:

Linux系统下安装opencv我就再啰嗦一次,防止有些人没有安装没调试出来喷小编的程序是个坑,

sudo apt-get install libcv-dev

sudo apt-get install libopencv-dev

看看你的usr/share/opencv/haarcascades目录下有没有出现几个训练集.XML文件,接下来我拿人脸和眼睛检测作为实例玩一下,程序如下:

好多人不会编译opencv,我再多写几句解决一下好多菜鸟的困难吧

copy完代码之后,保存为xiaorun.cpp哦,记得编译试用个g++ -o xiaorun ./xiaorun.cpp -lopencv_highgui -lopenc_imgproc -lopencv_core -lopencv_objdetect

即可实现

#include


#include

#include

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

void detectAndDraw( Mat& img, CascadeClassifier& cascade,

CascadeClassifier& nestedCascade,

double scale, bool tryflip );

int main()

{

CascadeClassifier cascade, nestedCascade;

bool stop = false;

cascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");

nestedCascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_eye.xml");

// frame = imread("renlian.jpg");

VideoCapture cap(0); //打开默认摄像头

if(!cap.isOpened())

{

return -1;

}

Mat frame;

Mat edges;

while(!stop)

{

cap>>frame;

detectAndDraw( frame, cascade, nestedCascade,2,0 );

if(waitKey(30) >=0)

stop = true;

imshow("cam",frame);

}

//CascadeClassifier cascade, nestedCascade;

// bool stop = false;

//训练好的文件名称,放置在可执行文件同目录下

// cascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");

// nestedCascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/aarcascade_eye.xml");

// frame = imread("renlian.jpg");

// detectAndDraw( frame, cascade, nestedCascade,2,0 );

// waitKey();

//while(!stop)

//{

// cap>>frame;

// detectAndDraw( frame, cascade, nestedCascade,2,0 );

if(waitKey(30) >=0)

stop = true;

//}

return 0;

}

void detectAndDraw( Mat& img, CascadeClassifier& cascade,

CascadeClassifier& nestedCascade,

double scale, bool tryflip )

{

int i = 0;

double t = 0;

//建立用于存放人脸的向量容器

vector faces, faces2;

//定义一些颜色,用来标示不同的人脸

const static Scalar colors[] = {

CV_RGB(0,0,255),

CV_RGB(0,128,255),

CV_RGB(0,255,255),

CV_RGB(0,255,0),

CV_RGB(255,128,0),

CV_RGB(255,255,0),

CV_RGB(255,0,0),

CV_RGB(255,0,255)} ;

//建立缩小的图片,加快检测速度

//nt cvRound (double value) 对一个double型的数进行四舍五入,并返回一个整型数!

Mat gray, smallImg( cvRound (img.rows/scale), cvRound(img.cols/scale), CV_8UC1 );

//转成灰度图像,Harr特征基于灰度图

cvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );

// imshow("灰度",gray);

//改变图像大小,使用双线性差值

resize( gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR );

// imshow("缩小尺寸",smallImg);

//变换后的图像进行直方图均值化处理

equalizeHist( smallImg, smallImg );

//imshow("直方图均值处理",smallImg);

//程序开始和结束插入此函数获取时间,经过计算求得算法执行时间

t = (double)cvGetTickCount();

//检测人脸

//detectMultiScale函数中smallImg表示的是要检测的输入图像为smallImg,faces表示检测到的人脸目标序列,1.1表示

//每次图像尺寸减小的比例为1.1,2表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大

//小都可以检测到人脸),CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测,而是缩放图像,Size
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