opencv 能识别眼睛吗

Posted 2023-04-01

参考技术A 可以啊。给你个代码
人眼睛识别：
　　#include "stdafx.h"
　　#include "cv.h"
　　#include "highgui.h"
　　#include <stdio.h>

　　#ifdef _EiC
　　#define WIN32
　　#endif

　　static CvMemStorage* storage = 0;
　　static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;

　　void detect_and_draw( IplImage* image );

　　const char* cascade_name =
　　"haarcascade_eye.xml";//人脸检测分类器

　　int main( int argc, char** argv )
　　
　　CvCapture* capture = 0;
　　IplImage *frame, *frame_copy = 0;
　　int optlen = strlen("--cascade=");
　　const char* input_name;

　　if( argc > 1 && strncmp( argv[1], "--cascade=", optlen ) == 0 )
　　
　　cascade_name = argv[1] + optlen;
　　input_name = argc > 2 ? argv[2] : 0;
　　
　　else
　　
　　cascade_name = "C:/OpenCV2.0/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml";//分类器路径

　　input_name = argc > 1 ? argv[1] : 0;
　　

　　cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );

　　if( !cascade )//如果没有找到分类器，输出以下
　　
　　fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" );
　　fprintf( stderr,
　　"Usage: facedetect --cascade=\"<cascade_path>\" [filename|camera_index]\n" );
　　return -1;
　　
　　storage = cvCreateMemStorage(0);

　　capture = cvCaptureFromCAM( !input_name ? 0 : input_name[0] - '0' );//读取摄像头
　　if(!capture)//如果没有摄像头读取视频文件

　　capture = cvCaptureFromAVI("检测.avi");

　　cvNamedWindow( "result", 1);//创建窗口

　　if( capture )
　　
　　for(;;)
　　
　　if( !cvGrabFrame( capture ))//从摄像头中抓取帧
　　break;
　　frame = cvRetrieveFrame( capture );//读取上边抓取的帧
　　if( !frame )
　　break;
　　if( !frame_copy )
　　frame_copy = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height),
　　IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );
　　if( frame->origin == IPL_ORIGIN_TL )
　　cvCopy( frame, frame_copy, 0 );
　　else
　　cvFlip( frame, frame_copy, 0 );

　　detect_and_draw( frame_copy );

　　if( cvWaitKey( 10 ) >= 0 )
　　break;
　　

　　cvReleaseImage( &frame_copy );
　　cvReleaseCapture( &capture );
　　
　　else//没检测到视频文件或者摄像头
　　
　　const char* filename = (char*)"检测.jpg";//读图片
　　IplImage* image = cvLoadImage( filename, 1 );

　　if( image )
　　
　　detect_and_draw( image );
　　cvWaitKey(0);
　　cvReleaseImage( &image );
　　
　　else
　　

　　FILE* f = fopen( filename, "rt" );
　　if( f )
　　
　　char buf[1000+1];
　　while( fgets( buf, 1000, f ) )
　　
　　int len = (int)strlen(buf);
　　while( len > 0 && isspace(buf[len-1]) )
　　len--;
　　buf[len] = '\0';
　　image = cvLoadImage( buf, 1 );
　　if( image )
　　
　　detect_and_draw( image );
　　cvWaitKey(0);
　　cvReleaseImage( &image );
　　
　　
　　fclose(f);
　　
　　

　　

　　cvDestroyWindow("result");

　　return 0;
　　

　　void detect_and_draw( IplImage* img )
　　
　　static CvScalar colors[] =
　　
　　0,0,255,
　　0,128,255,
　　0,255,255,
　　0,255,0,
　　255,128,0,
　　255,255,0,
　　255,0,0,
　　255,0,255
　　;
　　double scale = 1.3;
　　IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 );
　　IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale),
　　cvRound (img->height/scale)),
　　8, 1 );
　　int i;

　　cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );
　　cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );
　　cvEqualizeHist( small_img, small_img );
　　cvClearMemStorage( storage );

　　if( cascade )
　　
　　double t = (double)cvGetTickCount();
　　CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,
　　1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,
　　cvSize(30, 30) );//检测人脸返回矩形人脸
　　t = (double)cvGetTickCount() - t;
　　printf( "detection time = %gms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );
　　for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )//找到矩形中心，把矩形转化为圆形
　　
　　CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );
　　CvPoint center;
　　int radius;
　　center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);
　　center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);
　　radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);
　　cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 );
　　
　　

　　cvShowImage( "result", img );
　　cvReleaseImage( &gray );
　　cvReleaseImage( &small_img );
　　本回答被提问者和网友采纳 参考技术B 这个库里面好像就有吧。。。

OpenCV-Python 人脸眼睛嘴识别

 1 # 识别眼睛、嘴巴、人脸
 2 image = cv2.imread(‘./yong.jpg‘)
 3 
 4 gray = cv2.cvtColor(image,code=cv2.COLOR_BGR2BGRA)
 5 # 加载算法
 6 face_detector = cv2.CascadeClassifier(‘./haarcascade_frontalface_default.xml‘)
 7 eye_detector = cv2.CascadeClassifier(‘./haarcascade_eye.xml‘)
 8 mouth_detector = cv2.CascadeClassifier(‘./haarcascade_mcs_mouth.xml‘)
 9 
10 face_zone = face_detector.detectMultiScale(gray,1.3,3,minSize=(80,80))
11 print(face_zone)
12 for x,y,w,h in face_zone:
13     cv2.rectangle(image, pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h), color=[0,0,255],thickness=2)
14 
15 #  人脸切分
16 h_up = int(face_zone[0,-1]*0.6)
17 x,y,w,h = face_zone.reshape(-1)
18 # 头部
19 head = gray[y:y+h,x:x+w]
20 head_up = head[0:h_up]
21 head_down = head[h_up:]
22 # 检测眼睛
23 eye_zone = eye_detector.detectMultiScale(head_up,1.3,3,minSize=(10,10))
24 for ex,ey,ew,eh in eye_zone:
25     cv2.rectangle(image, pt1=(ex + x,ey+y), pt2=(ex+ew+x,ey+eh+y),color=[0,255,0],thickness=1)
26 
27 # 检查嘴
28 mouth_zone = mouth_detector.detectMultiScale(head_down,1.3,3,minSize=(10,10))
29 for mx,my,mw,mh in mouth_zone:
30     cv2.rectangle(image, pt1=(mx + x,my+y+h_up), pt2=(mx+mw+x,my+mh+y+h_up),color=[255,0,0],thickness=1)
31 
32 
33 cv2.imshow(‘liyong‘, image)
34 cv2.waitKey(0)
35 cv2.destroyAllWindows()    

　　代码第一行：　　　　导入图片

　　第二行：　　　　　　灰度化处理

　　第六--九行：　　　　读取特征数据，并使用分类器对特征数据进行处理

　　第十--十三行：　　　进行人脸识别

　　第十五--二十一行：　进行人脸切分，在上部分识别眼睛；人脸下部分识别嘴的预处理

　　第二十三--二十五行：　　识别眼睛

　　第二十八--三十行：　　识别嘴