OpenCV人脸识别--detectMultiScale函数

Posted 2020-09-24 匿名者2

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首先上两张图。

 

 

 

现在要对上面两张图进行人脸识别。

 

 

 

 

一、Haar特征分类器介绍

 

 

Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。

Haar特征分类器存放目录：opencv安装目录中的\data\ haarcascades目录下，opencv2.4.8版本下的Haar特征分类器如下：

 

[html] view plain copy

 

1. haarcascade_eye.xml  
2. haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml  
3. haarcascade_frontalface_alt.xml  
4. haarcascade_frontalface_alt_tree.xml  
5. haarcascade_frontalface_alt2.xml  
6. haarcascade_frontalface_default.xml  
7. haarcascade_fullbody.xml  
8. haarcascade_lefteye_2splits.xml  
9. haarcascade_lowerbody.xml  
10. haarcascade_mcs_eyepair_big.xml  
11. haarcascade_mcs_eyepair_small.xml  
12. haarcascade_mcs_leftear.xml  
13. haarcascade_mcs_lefteye.xml  
14. haarcascade_mcs_mouth.xml  
15. haarcascade_mcs_nose.xml  
16. haarcascade_mcs_rightear.xml  
17. haarcascade_mcs_righteye.xml  
18. haarcascade_mcs_upperbody.xml  
19. haarcascade_profileface.xml  
20. haarcascade_righteye_2splits.xml  
21. haarcascade_smile.xml  
22. haarcascade_upperbody.xml  

根据命名就可以很快知道各个分类器的用途。

 

 

其中：haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是人脸识别的Haar特征分类器了。

 

 

 

二、detectMultiScale函数详解

 

 

cvHaarDetectObjects是opencv1中的函数，opencv2中人脸检测使用的是 detectMultiScale函数。它可以检测出图片中所有的人脸，并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小（用矩形表示），函数由分类器对象调用：

 

 

[cpp] view plain copy

 

1. void detectMultiScale(  
2.     const Mat& image,  
3.     CV_OUT vector<Rect>& objects,  
4.     double scaleFactor = 1.1,  
5.     int minNeighbors = 3,   
6.     int flags = 0,  
7.     Size minSize = Size(),  
8.     Size maxSize = Size()  
9. );  

 

函数介绍：

参数1：image--待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度；

参数2：objects--被检测物体的矩形框向量组；
参数3：scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%;
参数4：minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。
        如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors - 1 都会被排除。
        如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框，
        这种设定值一般用在用户自定义对检测结果的组合程序上；
参数5：flags--要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果设置为

        CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域，

        因此这些区域通常不会是人脸所在区域；
参数6、7：minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。

 

 

 

 

 

 

三、示例代码

 

 

 

[cpp] view plain copy

 

1. #include <opencv2/core/core.hpp>  
2. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
3. #include <opencv2/opencv.hpp>  
4.   
5. #include <vector>  
6. #include <cstdio>  
7.   
8. using namespace std;  
9. using namespace cv;  
10.   
11. int main()  
12. {  
13.       
14.     // 【1】加载分类器  
15.     CascadeClassifier cascade;  
16.     cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml");  
17.   
18.     Mat srcImage, grayImage,dstImage;  
19.     // 【2】读取图片  
20.     srcImage = imread("image.jpg");  
21.     dstImage = srcImage.clone();  
22.     imshow("【原图】", srcImage);  
23.   
24.     grayImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());  
25.     cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); // 生成灰度图，提高检测效率  
26.   
27.     // 定义7种颜色，用于标记人脸  
28.     Scalar colors[] =  
29.     {  
30.         // 红橙黄绿青蓝紫  
31.         CV_RGB(255, 0, 0),  
32.         CV_RGB(255, 97, 0),  
33.         CV_RGB(255, 255, 0),  
34.         CV_RGB(0, 255, 0),  
35.         CV_RGB(0, 255, 255),  
36.         CV_RGB(0, 0, 255),  
37.         CV_RGB(160, 32, 240)  
38.     };  
39.   
40.     // 【3】检测  
41.     vector<Rect> rect;  
42.     cascade.detectMultiScale(grayImage, rect, 1.1, 3, 0);  // 分类器对象调用  
43.   
44.     printf("检测到人脸个数：%d\n", rect.size());  
45.   
46.     // 【4】标记--在脸部画圆  
47.     for (int i = 0; i < rect.size();i++)  
48.     {  
49.         Point  center;  
50.         int radius;  
51.         center.x = cvRound((rect[i].x + rect[i].width * 0.5));  
52.         center.y = cvRound((rect[i].y + rect[i].height * 0.5));  
53.   
54.         radius = cvRound((rect[i].width + rect[i].height) * 0.25);  
55.         circle(dstImage, center, radius, colors[i % 7], 2);  
56.     }  
57.   
58.     // 【5】显示  
59.     imshow("【人脸识别detectMultiScale】", dstImage);  
60.       
61.     waitKey(0);  
62.     return 0;  
63. }  

 

 

 

效果图：

 

 

 

如果要识别人体的其它部位，只需将上面的haarcascade_frontalface_alt2.xml分类器替换即可。

 

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