C++利用opencv实现人脸检测

2023-09-18 04:09:21 131

小编所有的帖子都是基于unbuntu系统的，当然稍作修改同样试用于windows的，经过小编的绞尽脑汁，把刚刚发的那篇python实现人脸和眼睛的检测的程序用C++实现了，当然，也参考了不少大神的博客，下面我们就一起来看看：

Linux系统下安装opencv我就再啰嗦一次，防止有些人没有安装没调试出来喷小编的程序是个坑，
sudoapt-getinstalllibcv-dev
sudoapt-getinstalllibopencv-dev
看看你的usr/share/opencv/haarcascades目录下有没有出现几个训练集.XML文件，接下来我拿人脸和眼睛检测作为实例玩一下，程序如下：

好多人不会编译opencv，我再多写几句解决一下好多菜鸟的困难吧

copy完代码之后，保存为xiaorun.cpp哦，记得编译试用个g++-oxiaorun./xiaorun.cpp-lopencv_highgui-lopenc_imgproc-lopencv_core-lopencv_objdetect

即可实现

#include
#include
#include
#include
#include
usingnamespacecv;
usingnamespacestd;

voiddetectAndDraw(Mat&img,CascadeClassifier&cascade,
CascadeClassifier&nestedCascade,
doublescale,booltryflip);

intmain()
{
CascadeClassifiercascade,nestedCascade;
boolstop=false;
cascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");
nestedCascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_eye.xml");
//frame=imread("renlian.jpg");
VideoCapturecap(0);//打开默认摄像头
if(!cap.isOpened())
{
return-1;
}
Matframe;
Matedges;
while(!stop)
{
cap>>frame;
detectAndDraw(frame,cascade,nestedCascade,2,0);
if(waitKey(30)>=0)
stop=true;
imshow("cam",frame);
}
//CascadeClassifiercascade,nestedCascade;
//boolstop=false;
//训练好的文件名称，放置在可执行文件同目录下
//cascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");
//nestedCascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/aarcascade_eye.xml");
//frame=imread("renlian.jpg");
//detectAndDraw(frame,cascade,nestedCascade,2,0);
//waitKey();
//while(!stop)
//{
//cap>>frame;
//detectAndDraw(frame,cascade,nestedCascade,2,0);
if(waitKey(30)>=0)
stop=true;
//}
return0;
}
voiddetectAndDraw(Mat&img,CascadeClassifier&cascade,
CascadeClassifier&nestedCascade,
doublescale,booltryflip)
{
inti=0;
doublet=0;
//建立用于存放人脸的向量容器
vectorfaces,faces2;
//定义一些颜色，用来标示不同的人脸
conststaticScalarcolors[]={
CV_RGB(0,0,255),
CV_RGB(0,128,255),
CV_RGB(0,255,255),
CV_RGB(0,255,0),
CV_RGB(255,128,0),
CV_RGB(255,255,0),
CV_RGB(255,0,0),
CV_RGB(255,0,255)};
//建立缩小的图片，加快检测速度
//ntcvRound(doublevalue)对一个double型的数进行四舍五入，并返回一个整型数！
Matgray,smallImg(cvRound(img.rows/scale),cvRound(img.cols/scale),CV_8UC1);
//转成灰度图像，Harr特征基于灰度图
cvtColor(img,gray,CV_BGR2GRAY);
//imshow("灰度",gray);
//改变图像大小，使用双线性差值
resize(gray,smallImg,smallImg.size(),0,0,INTER_LINEAR);
//imshow("缩小尺寸",smallImg);
//变换后的图像进行直方图均值化处理
equalizeHist(smallImg,smallImg);
//imshow("直方图均值处理",smallImg);
//程序开始和结束插入此函数获取时间，经过计算求得算法执行时间
t=(double)cvGetTickCount();
//检测人脸
//detectMultiScale函数中smallImg表示的是要检测的输入图像为smallImg，faces表示检测到的人脸目标序列，1.1表示
//每次图像尺寸减小的比例为1.1，2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),CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测，而是缩放图像，Size(30,30)为目标的
//最小最大尺寸
cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,
1.1,2,0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
|CV_HAAR_SCALE_IMAGE
,Size(30,30));
//如果使能，翻转图像继续检测
if(tryflip)
{
flip(smallImg,smallImg,1);
//imshow("反转图像",smallImg);
cascade.detectMultiScale(smallImg,faces2,
1.1,2,0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
|CV_HAAR_SCALE_IMAGE
,Size(30,30));
for(vector::const_iteratorr=faces2.begin();r!=faces2.end();r++)
{
faces.push_back(Rect(smallImg.cols-r->x-r->width,r->y,r->width,r->height));
}
}
t=(double)cvGetTickCount()-t;
//qDebug("detectiontime=%gms\n",t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.));
for(vector::const_iteratorr=faces.begin();r!=faces.end();r++,i++)
{
MatsmallImgROI;
vectornestedObjects;
Pointcenter;
Scalarcolor=colors[i%8];
intradius;

doubleaspect_ratio=(double)r->width/r->height;
if(0.75x+r->width*0.5)*scale);
center.y=cvRound((r->y+r->height*0.5)*scale);
radius=cvRound((r->width+r->height)*0.25*scale);
circle(img,center,radius,color,3,8,0);
}
else
rectangle(img,cvPoint(cvRound(r->x*scale),cvRound(r->y*scale)),
cvPoint(cvRound((r->x+r->width-1)*scale),cvRound((r->y+r->height-1)*scale)),
color,3,8,0);
if(nestedCascade.empty())
continue;
smallImgROI=smallImg(*r);
//同样方法检测人眼
nestedCascade.detectMultiScale(smallImgROI,nestedObjects,
1.1,2,0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
//|CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING
|CV_HAAR_SCALE_IMAGE
,Size(30,30));
for(vector::const_iteratornr=nestedObjects.begin();nr!=nestedObjects.end();nr++)
{
center.x=cvRound((r->x+nr->x+nr->width*0.5)*scale);
center.y=cvRound((r->y+nr->y+nr->height*0.5)*scale);
radius=cvRound((nr->width+nr->height)*0.25*scale);
circle(img,center,radius,color,3,8,0);
}
}
//imshow("识别结果",img);
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。

C++利用opencv实现人脸检测

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