opencv實(shí)現(xiàn)圖片與視頻中人臉檢測(cè)功能

來(lái)源：本站原創(chuàng)|時(shí)間：2020-01-10|欄目：C語(yǔ)言|點(diǎn)擊：次

本文實(shí)例為大家分享了opencv實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)功能的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

第一章：反思與總結(jié)

上一篇博客我相信自己將人臉檢測(cè)中的AdaBoost算法解釋的非常清晰了，以及如何訓(xùn)練人臉檢測(cè)的強(qiáng)分類器：人臉檢測(cè)中AdaBoost算法詳解。事后，自我感覺對(duì)這個(gè)人臉檢測(cè)還是不夠具體，所以自己抽了一下午的時(shí)間用opencv實(shí)現(xiàn)圖片與視頻中的人臉檢測(cè)，下面是我用vs2013加opencv4.9來(lái)實(shí)現(xiàn)的。做一下聲明，我的代碼是參考OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)的一個(gè)博客寫的，非常感謝這位博主，我學(xué)到了很多東西，下面是我一下午實(shí)踐的總結(jié)：

第二章：圖片中的人臉檢測(cè)

啥也不說(shuō)，先上效果圖大笑：

下面是福利圖了，圖中有志玲姐姐（安靜）：

可惜沒匹配上，很傷心~~~~

有人可能會(huì)問(wèn)這么漂亮的背景圖是這么高的，下面是代碼~

void CmyFaceDetectDlg::OnPaint() 
{ 
 if (IsIconic()) 
 { 
  CPaintDC dc(this); // 用于繪制的設(shè)備上下文 
 
  SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0); 
 
  // 使圖標(biāo)在工作區(qū)矩形中居中 
  int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON); 
  int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON); 
  CRect rect; 
  GetClientRect(&rect); 
  int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2; 
  int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2; 
 
  // 繪制圖標(biāo) 
  dc.DrawIcon(x, y, m_hIcon); 
 } 
 else 
 { 
  /*改變對(duì)話框背景****若需要默認(rèn)背景，可以刪除*/ 
  CPaintDC dc(this); 
  CRect rect; 
  GetClientRect(&rect); 
  CDC dcBmp; 
  dcBmp.CreateCompatibleDC(&dc); 
  CBitmap bmpBackGround; 
  bmpBackGround.LoadBitmap(<span style="color:#FF6666;">IDB_BEIJING</span>);//IDB_BEIJING是背景的圖片ID，在資源視圖中插入資源，選擇BITMAP

BITMAP m_bitmap;  //上傳圖片（BMP）格式，將ID設(shè)為一致就好了 
bmpBackGround.GetBitmap(&m_bitmap); 
CBitmap *pbmpOld = dcBmp.SelectObject(&bmpBackGround); 
dc.StretchBlt(0, 0, rect.Width(), rect.Height(), &dcBmp, 0, 0, m_bitmap.bmWidth, m_bitmap.bmHeight, SRCCOPY); 
CDialogEx::OnPaint(); 
}}

好了，下面進(jìn)入正題，如何實(shí)現(xiàn)圖片中的人臉匹配，見代碼，后面有詳細(xì)解釋：

void CmyFaceDetectDlg::OnBnClickedFacedetect() 
{ 
 // TODO: 在此添加控件通知處理程序代碼 
 CString filename; 
 //打開對(duì)話框 
 CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, 
  _T("圖片 (*.jpg)|*.jpg|(*.*) |*.*|"), NULL); 
 if (OpenDlg.DoModal() != IDOK) 
 { 
  return; 
 } 
 filename = OpenDlg.GetPathName();//獲得文件路徑 
 /*CString轉(zhuǎn)換*string*/ 
 USES_CONVERSION;//USES_CONVERSION是用來(lái)轉(zhuǎn)換類型的 
 //USES_CONVERSION它是在堆棧上分配空間的，也就是說(shuō)你在你在函數(shù)未結(jié)束就不會(huì)被釋放掉。所有要注意不要在一個(gè)函數(shù)中用while循環(huán)執(zhí)行它，不然棧空間就馬上會(huì)分配完（?？臻g一般只有2M，很小） 
 std::string tempName(W2A(filename));//轉(zhuǎn)換過(guò)程 
 image = imread(tempName);//讀取圖片 
 const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";//加載人臉庫(kù) 
 if (!cascade.load(cascade_name)) 
 { 
  MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!")); 
  return; 
 } 
 if (!image.data) 
 { 
  MessageBox(_T("ERROR:Could not load image!")); 
  return; 
 } 
 namedWindow("人臉檢測(cè)", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
 detectAndDraw(image, cascade, scale);//調(diào)用人臉檢測(cè)函數(shù) 
 imshow("人臉檢測(cè)", image); 
 return; 
} 
 
void CmyFaceDetectDlg::detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale) 
{ 
 /*程序核心函數(shù)，檢測(cè)標(biāo)記人臉*/ 
 int i = 0; 
 vector<Rect>faces;//定義一個(gè)容器，保存檢測(cè)結(jié)果 
 const static Scalar colors[] = { 
  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) 
 }; 
 Mat gray, smallImage(cvRound(img.rows / scale), cvRound(img.cols / scale), CV_8UC1);//用cvRound取整 
 cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);//轉(zhuǎn)化灰度圖 
 resize(gray, smallImage, smallImage.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//圖片尺度調(diào)整,將gray調(diào)整為smallImage.size大小，方法為INTER_LINEAR：局部像素的重采樣 
 equalizeHist(smallImage, smallImage);//直方圖均衡 
 cascade.detectMultiScale(smallImage, faces);//核心，檢測(cè)人臉 
 //const_iterator迭代器,是不能改變r(jià)所指向的元素的值的 
 for (vector<Rect>::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++) 
 { 
  //利用迭代器，標(biāo)記出人臉位置。 
  Point center; 
  Scalar color = colors[i % 8]; 
  int radius; 
  /*計(jì)算出原圖像中的圓心和半徑。公式很簡(jiǎn)單，自己寫一下，就可以理解了*/ 
  center.x = cvRound((r->x + 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, 2); 
 } 
}

注意我是在一個(gè)MFC的對(duì)話框中，這個(gè)界面圖中按下“圖片”button后的操作。

第三章：視頻中的人臉檢測(cè)

其實(shí)，和圖片中的原理是一樣的。因?yàn)橐曨l又一幀一幀的圖片組成，我們?cè)O(shè)定一個(gè)短的時(shí)間間隔，就可以更圖片一樣了。
先看效果吧：（說(shuō)明，該視頻是一個(gè)女子在跳芭蕾舞，我截去3張圖片來(lái)達(dá)到以點(diǎn)概面的效果）

下面見代碼：

void CmyFaceDetectDlg::OnBnClickedFacev() 
{ 
 // TODO: 在此添加控件通知處理程序代碼 
 //檢測(cè)視頻幀中的人臉 
 CString filename; 
 CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, 
  _T("視頻(*.avi)|*.avi|(*.*)|*.*|"), NULL); 
 if (OpenDlg.DoModal() != IDOK) 
 { 
  return; 
 } 
 /*CString轉(zhuǎn)換*string*/ 
 filename = OpenDlg.GetPathName(); 
 USES_CONVERSION; 
 std::string tempName(W2A(filename)); 
 const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml"; 
 if (!cascade.load(cascade_name)) 
 { 
  MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!")); 
  return; 
 } 
 VideoCapture capture(tempName);//打開視頻 
 if (!capture.isOpened()) 
 { 
  MessageBox(_T("ERROR:Could not load Video!")); 
  return; 
 } 
 double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); 
 bool stop(false); 
 int delay = 1000 / rate; 
 while (!stop) 
 { 
  if (!capture.read(image))//讀取視頻幀 
   break; 
  detectAndDraw(image, cascade, scale); 
  imshow("人臉檢測(cè)", image); 
  if (waitKey(delay) >= 0) 
   stop = true; 
 } 
 capture.release(); 
 return; 
}

第四章：總結(jié)

人臉匹配最總要的是如何生成匹配庫(kù)，也是檢測(cè)的方法的差別。庫(kù)的生成和機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān)，學(xué)習(xí)永無(wú)止境，努力吧！

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持我們。

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