OpenCV实践之路——人脸检测（C++/Python)

Posted 2023-02-01 冰不语

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之前一直觉得人脸检测是非常麻烦的，即使是用opencv，麻烦到我都不敢去碰。这两天仔细看了下，如果只是调用opencv自带的分类器和函数的话，简直是简单。这不，正好最近也在学习Python，索性就用C++和Python两种语言都实现一下。当然，我现在这个是最简单的版本。

步骤：

调用opencv训练好的分类器和自带的检测函数检测人脸人眼等的步骤简单直接：

1.加载分类器，当然分类器事先要放在工程目录中去。分类器本来的位置是在*\\opencv\\sources\\data\\haarcascades（harr分类器，也有其他的可以用，也可以自己训练）

2.调用detectMultiScale()函数检测，调整函数的参数可以使检测结果更加精确。

3.把检测到的人脸等用矩形（或者圆形等其他图形）画出来。

主要函数：

这里面最主要的一个函数就是detectMultiScale()。文档中的解释如下：

1.image表示的是要检测的输入图像

2.objects表示检测到的人脸目标序列

3.scaleFactor表示每次图像尺寸减小的比例

4. minNeighbors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),

5.minSize为目标的最小尺寸

6.minSize为目标的最大尺寸

适当调整4,5,6两个参数可以用来排除检测结果中的干扰项。

程序：

C++程序如下：

#include<opencv2\\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

/** Function Headers */
void detectAndDisplay(Mat frame);

/** Global variables */
String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_default.xml";
String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;   //定义人脸分类器
CascadeClassifier eyes_cascade;   //定义人眼分类器
String window_name = "Capture - Face detection";

/** @function main */
int main(void)

	Mat frame = imread("2.jpg");

	//VideoCapture capture;
	//Mat frame;

	//-- 1. Load the cascades
	if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) printf("--(!)Error loading face cascade\\n"); return -1; ;
	if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) printf("--(!)Error loading eyes cascade\\n"); return -1; ;

	//-- 2. Read the video stream
	//capture.open(0);
	//if (!capture.isOpened())  printf("--(!)Error opening video capture\\n"); return -1; 

	//while (capture.read(frame))
	//
	//	if (frame.empty())
	//	
	//		printf(" --(!) No captured frame -- Break!");
	//		break;
	//	

		//-- 3. Apply the classifier to the frame
		detectAndDisplay(frame);

		int c = waitKey(0);
		if ((char)c == 27)  return 0;  // escape
	//
	return 0;


/** @function detectAndDisplay */
void detectAndDisplay(Mat frame)

	std::vector<Rect> faces;
	Mat frame_gray;

	cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);
	equalizeHist(frame_gray, frame_gray);

	//-- Detect faces
	face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, Size(70, 70),Size(100,100));

	for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
	
		//Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);
		//ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);
		rectangle(frame, faces[i],Scalar(255,0,0),2,8,0);
		
		Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);
		std::vector<Rect> eyes;

		//-- In each face, detect eyes
		eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 1, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, Size(3, 3));

		for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)
		
			Rect rect(faces[i].x + eyes[j].x, faces[i].y + eyes[j].y, eyes[j].width, eyes[j].height);
			
			//Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);
			//int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);
			//circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);
			rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
		
	
	//-- Show what you got
	namedWindow(window_name, 2);
	imshow(window_name, frame);

Python程序如下：

import numpy as np
import cv2


face_cascade = cv2.CascadeClassifier("/haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")

img = cv2.imread("/2.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                    
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(50,50),(100,100))

if len(faces)>0:
    for faceRect in faces:
        x,y,w,h = faceRect
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2,8,0)

        roi_gray = gray[y:y+h,x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h,x:x+w]

        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.1,1,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(2,2))
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
            
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey(0)

效果：

最终结果如下图所示：

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