OpenCV实践之路——人脸检测（C++/Python)

Posted 2020-09-19

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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：

[cpp] view plain copy print?

1. #include<opencv2\opencv.hpp>  
2. #include <iostream>  
3. #include <stdio.h>  
4.   
5. using namespace std;  
6. using namespace cv;  
7.   
8. /** Function Headers */  
9. void detectAndDisplay(Mat frame);  
10.   
11. /** Global variables */  
12. String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_default.xml";  
13. String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";  
14. CascadeClassifier face_cascade;   //定义人脸分类器  
15. CascadeClassifier eyes_cascade;   //定义人眼分类器  
16. String window_name = "Capture - Face detection";  
17.   
18. /** @function main */  
19. int main(void)  
20. {  
21.     Mat frame = imread("2.jpg");  
22.   
23.     //VideoCapture capture;  
24.     //Mat frame;  
25.   
26.     //-- 1. Load the cascades  
27.     if (!face_cascade.load(face_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; };  
28.     if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading eyes cascade\n"); return -1; };  
29.   
30.     //-- 2. Read the video stream  
31.     //capture.open(0);  
32.     //if (!capture.isOpened()) { printf("--(!)Error opening video capture\n"); return -1; }  
33.   
34.     //while (capture.read(frame))  
35.     //{  
36.     //  if (frame.empty())  
37.     //  {  
38.     //      printf(" --(!) No captured frame -- Break!");  
39.     //      break;  
40.     //  }  
41.   
42.         //-- 3. Apply the classifier to the frame  
43.         detectAndDisplay(frame);  
44.   
45.         int c = waitKey(0);  
46.         if ((char)c == 27) { return 0; } // escape  
47.     //}  
48.     return 0;  
49. }  
50.   
51. /** @function detectAndDisplay */  
52. void detectAndDisplay(Mat frame)  
53. {  
54.     std::vector<Rect> faces;  
55.     Mat frame_gray;  
56.   
57.     cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);  
58.     equalizeHist(frame_gray, frame_gray);  
59.   
60.     //-- Detect faces  
61.     face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, Size(70, 70),Size(100,100));  
62.   
63.     for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)  
64.     {  
65.         //Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);  
66.         //ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);  
67.         rectangle(frame, faces[i],Scalar(255,0,0),2,8,0);  
68.           
69.         Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);  
70.         std::vector<Rect> eyes;  
71.   
72.         //-- In each face, detect eyes  
73.         eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 1, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, Size(3, 3));  
74.   
75.         for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)  
76.         {  
77.             Rect rect(faces[i].x + eyes[j].x, faces[i].y + eyes[j].y, eyes[j].width, eyes[j].height);  
78.               
79.             //Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);  
80.             //int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);  
81.             //circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);  
82.             rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);  
83.         }  
84.     }  
85.     //-- Show what you got  
86.     namedWindow(window_name, 2);  
87.     imshow(window_name, frame);  
88. }  

 

Python程序如下：

[python] view plain copy print?

1. import numpy as np  
2. import cv2  
3.   
4.   
5. face_cascade = cv2.CascadeClassifier("/haarcascade_frontalface_default.xml")  
6. eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")  
7.   
8. img = cv2.imread("/2.jpg")  
9. gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
10.                       
11. faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(50,50),(100,100))  
12.   
13. if len(faces)>0:  
14.     for faceRect in faces:  
15.         x,y,w,h = faceRect  
16.         cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2,8,0)  
17.   
18.         roi_gray = gray[y:y+h,x:x+w]  
19.         roi_color = img[y:y+h,x:x+w]  
20.   
21.         eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.1,1,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(2,2))  
22.         for (ex,ey,ew,eh) in eyes:  
23.             cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)  
24.               
25. cv2.imshow("img",img)  
26. cv2.waitKey(0)  

 

效果：

 

最终结果如下图所示：

 

 

 

 

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