opencv（C++）学习 人脸识别
这是一个简单的人脸识别程序
知识点说明：string 字符串类型
官方训练好的模型 haarcascade_frontalface_alt.xml
绘制矩形框
C: void cvRectangle(CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 )
C++: void rectangle(Mat& img, Rect rec, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0 )
参数介绍：
img 图像. pt1 矩形的一个顶点。 pt2 矩形对角线上的另一个顶点 color 线条颜色 (RGB) 或亮度（灰度图像 ）(grayscale image）。 thickness 组成矩形的线条的粗细程度。取负值时（如 CV_FILLED）函数绘制填充了色彩的矩形。 line_type 线条的类型。见cvLine的描述 shift 坐标点的小数点位数。
绘制椭圆圆弧和椭圆扇形。
void cvEllipse( CvArr* img, CvPoint center, CvSize axes, double angle,
double start_angle, double end_angle, CvScalar color,
int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );
C++: void ellipse(Mat&img, Pointcenter, Size axes, doubleangle, doublestartAngle, double endAngle, const Scalar&color, intthickness=1, int lineType=8, intshift=0)
C++: void ellipse(Mat&img, const RotatedRect&box, const Scalar& color, int thickness=1, intlineType=8)
img图像。center椭圆圆心坐标。axes轴的长度。angle偏转的角度。start_angle圆弧起始角的角度。.end_angle圆弧终结角的角度。color线条的颜色。thickness线条的粗细程度。line_type线条的类型,见CVLINE的描述。shift圆心坐标点和数轴的精度。
rectangle
- 1 #include "opencv2/core/core.hpp"
- 2 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
- 3 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
- 4 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
- 5
- 6 #include <iostream>
- 7 #include <stdio.h>
- 8
- 9 using namespace std;
- 10 using namespace cv;
- 11 string face_cascade_name = "D:\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
- 12 //该文件存在于OpenCV安装目录下的\sources\data\haarcascades内，需要将该xml文件复制到当前工程目录下
- 13 CascadeClassifier face_cascade;
- 14 void detectAndDisplay(Mat frame);
- 15 int main(int argc, char** argv) {
- 16 Mat image;
- 17 image = imread("D:/P.png", 1); //当前工程的image目录下的mm.jpg文件，注意目录符号
- 18 if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) {
- 19 printf("级联分类器错误，可能未找到文件，拷贝该文件到工程目录下！\n");
- 20 return -1;
- 21 }
- 22 detectAndDisplay(image); //调用人脸检测函数
- 23 waitKey(0);
- 24 //暂停显示一下。
- 25 }
- 26
- 27 void detectAndDisplay(Mat face) {
- 28 std::vector<Rect> faces;
- 29 Mat face_gray;
- 30 cvtColor(face, face_gray, CV_BGR2GRAY); //rgb类型转换为灰度类型
- 31 equalizeHist(face_gray, face_gray); //直方图均衡化
- 32
- 33 face_cascade.detectMultiScale(face_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(1, 1));
- 34
- 35 //用椭圆框画出
- 36 for (int i = 0; i < faces.size(); i++){
- 37 Point center(faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5);
- 38 ellipse(face, center, Size(faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 0), 2, 7, 0);
- 39 }
- 40 //用矩形框画出
- 41 /*for (int i = 0; i < faces.size(); ++i)
- 42 {
- 43 rectangle(face, Rect(faces[i].x, faces[i].y, faces[i].width, faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 3);
- 44 }*/
- 45 namedWindow("人脸检测", CV_WINDOW_NORMAL);
- 46 imshow("人脸检测", face);
- 47 }
动态处理
- 1 #include "opencv2/core/core.hpp"
- 2 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
- 3 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
- 4 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
- 5
- 6 #include <iostream>
- 7 #include <stdio.h>
- 8
- 9 #define WINDOW "人脸检测"
- 10 using namespace std;
- 11 using namespace cv;
- 12 VideoCapture capture(0);
- 13 string face_cascade_name = "D:\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
- 14 //该文件存在于OpenCV安装目录下的\sources\data\haarcascades内，需要将该xml文件复制到当前工程目录下
- 15 CascadeClassifier face_cascade;
- 16 void detectAndDisplay(Mat frame);
- 17 int main(int argc, char** argv) {
- 18 Mat image,frame;
- 19 //image = imread("D:/P.png", 1); //当前工程的image目录下的mm.jpg文件，注意目录符号
- 20 if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) {
- 21 printf("级联分类器错误，可能未找到文件，拷贝该文件到工程目录下！\n");
- 22 return -1;
- 23 }
- 24 while (capture.read(frame)) {
- 25 detectAndDisplay(frame); //调用人脸检测函数
- 26 waitKey(30);
- 27 //暂停显示一下。
- 28 }
- 29 }
- 30
- 31 void detectAndDisplay(Mat face) {
- 32 std::vector<Rect> faces;
- 33 Mat face_gray;
- 34 cvtColor(face, face_gray, CV_BGR2GRAY); //rgb类型转换为灰度类型
- 35 equalizeHist(face_gray, face_gray); //直方图均衡化
- 36
- 37 face_cascade.detectMultiScale(face_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(1, 1));
- 38
- 39 //用椭圆框画出
- 40 for (int i = 0; i < faces.size(); i++){
- 41 Point center(faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5);
- 42 ellipse(face, center, Size(faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 0), 2, 7, 0);
- 43 }
- 44 //用矩形框画出
- 45 /*for (int i = 0; i < faces.size(); ++i)
- 46 {
- 47 rectangle(face, Rect(faces[i].x, faces[i].y, faces[i].width, faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 3);
- 48 }*/
- 49 namedWindow(WINDOW, CV_WINDOW_NORMAL);
- 50 imshow(WINDOW, face);
- 51 }