人脸识别：objectDetection

Posted 2021-02-20 lixuejian

　　人脸识别是图像处理与OpenCV非常重要的应用之一，opencv官方专门有教程和代码讲解其实现方法。此示例程序就是使用objdetect模块检测摄像头视频流中的人脸，位于...opencvsourcessamplescpp utorial_codeobjectDetection路径之下。需要注意的是，要将“...opencvsourcesdatahaarcascades”路径下的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml和haarcascade_frontalface_alt.xml文件复制到和源文件同一目录中，才能正确运行。运行程序，将自己的脸对准摄像头，或者放置一张照片对准摄像头任其捕获，便可以发现程序准确地识别除了人脸，并用彩色的圆将脸圈出。

//--------------------------------------【程序说明】-------------------------------------------
//        程序说明：《OpenCV3编程入门》OpenCV2版书本配套示例程序11
//        程序描述：来自OpenCV安装目录下Samples文件夹中的官方示例程序-人脸识别
//        开发测试所用操作系统： Windows 7 64bit
//        开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2010
//        开发测试所用OpenCV版本：    2.4.9
//        2014年11月 Revised by @浅墨_毛星云
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/**
* @file ObjectDetection.cpp
* @author A. Huaman ( based in the classic facedetect.cpp in samples/c )
* @brief A simplified version of facedetect.cpp, show how to load a cascade classifier and how to find objects (Face + eyes) in a video stream
*/

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//        描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#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;




void detectAndDisplay(Mat frame);

//--------------------------------【全局变量声明】----------------------------------------------
//        描述：声明全局变量
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
//注意，需要把"haarcascade_frontalface_alt.xml"和"haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"这两个文件复制到工程路径下
String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
string window_name = "Capture - Face detection";
RNG rng(12345);


//--------------------------------【help( )函数】----------------------------------------------
//        描述：输出帮助信息
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
static void ShowHelpText()
{
    //输出欢迎信息和OpenCV版本
    cout << "

			非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！
"
        << "

			此为本书OpenCV2版的第11个配套示例程序
"
        << "

			   当前使用的OpenCV版本为：" << CV_VERSION
        << "

  ----------------------------------------------------------------------------";
}


//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//        描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main(void)
{
    VideoCapture capture;
    Mat frame;


    //-- 1. 加载级联（cascades）
    if (!face_cascade.load(face_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading
"); return -1; };
    if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading
"); return -1; };

    //-- 2. 读取视频
    capture.open(0);
    ShowHelpText();
    if (capture.isOpened())
    {
        for (;;)
        {
            capture >> frame;

            //-- 3. 对当前帧使用分类器（Apply the classifier to the frame）
            if (!frame.empty())
            {
                detectAndDisplay(frame);
            }
            else
            {
                printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break;
            }

            int c = waitKey(10);
            if ((char)c == ‘c‘) { break; }

        }
    }
    return 0;
}


void detectAndDisplay(Mat frame)
{
    std::vector<Rect> faces;
    Mat frame_gray;

    cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);
    //-- 人脸检测
    face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

    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), 2, 8, 0);

        Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);
        std::vector<Rect> eyes;

        //-- 在脸中检测眼睛
        eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

        for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)
        {
            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), 3, 8, 0);
        }
    }
    //-- 显示最终效果图
    imshow(window_name, frame);
}