OpenCV实现人脸检测例程

前段时间看的OpenCV，其实有很多的例子程序，参考代码值得我们学习，对图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征有一定了解后。对本文中的例子程序刚开始没有调通，今晚上调通了，试了试效果还可以，还需要深入理解。值得大家动手试试，还是很有成就感的，虽然是现成的例子.......环境：OpenCV3.1+VS2013+WIN10/*！
* file Capture.cpp
*
* author ranjiewen
* date 十一月 2016
*http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137099.htm 解析opencv自带人脸识别源码（……/opencv-3.1.0/samples/cpp/facedetect.cpp）
*/
#include "opencv2/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>using namespace std;
using namespace cv;static void help（）
{
cout << " This program demonstrates the cascade recognizer. Now you can use Haar or LBP features. "
"This classifier can recognize many kinds of rigid objects, once the appropriate classifier is trained. "
"It"s most known use is for faces. "
"Usage: "
"./facedetect [--cascade=<cascade_path> this is the primary trained classifier such as frontal face] "
" [--nested-cascade[=nested_cascade_path this an optional secondary classifier such as eyes]] "
" [--scale=<image scale greater or equal to 1, try 1.3 for example>] "
" [--try-flip] "
" [filename|camera_index] "
"see facedetect.cmd for one call: "
"./facedetect --cascade="../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade="../../data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" --scale=1.3 "
"During execution: Hit any key to quit. "
" Using OpenCV version " << CV_VERSION << " " << endl;
}void detectAndDraw（Mat& img, CascadeClassifier& cascade,
CascadeClassifier& nestedCascade,
double scale, bool tryflip）;string cascadeName;
string nestedCascadeName; int main（int argc, const char** argv）
{
VideoCapture capture;
Mat frame, image;
string inputName;
bool tryflip; // CascadeClassifier是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器，现在有两种选择：一是使用老版本的CvHaarClassifierCascade函数，一是使用新版本的CascadeClassifier类。老版本的分类器只支持类Haar特征，而新版本的分类器既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。
CascadeClassifier cascade, nestedCascade;
double scale; cv::CommandLineParser parser（argc, argv,
"{help h||}"
"{cascade|D:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml|}" //默认路径实在安装路径下sample，修改了路径，以便加载load成功
"{nested-cascade|D:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|}" //修改路径
"{scale|1|}{try-flip||}{@filename||}" //文件为空时，设置摄像头，实时检测人脸
）;
if （parser.has（"help"））
{
help（）;
return 0;
} cascadeName = parser.get<string>（"cascade"）;
nestedCascadeName = parser.get<string>（"nested-cascade"）;
scale = parser.get<double>（"scale"）;
if （scale < 1）
scale = 1;
tryflip = parser.has（"try-flip"）;
inputName = parser.get<string>（"@filename"）;
std::cout << inputName << std::endl; // test
if （！parser.check（））
{
parser.printErrors（）;
return 0;
} // 加载模型
if （！nestedCascade.load（nestedCascadeName））
cerr << "WARNING: Could not load classifier cascade for nested objects" << endl;
if （！cascade.load（cascadeName））
{
cerr << "ERROR: Could not load classifier cascade" << endl;
help（）;
return -1;
}
// 读取摄像头
// isdigit检测字符是否为阿拉伯数字
if （inputName.empty（） || （isdigit（inputName[0]） && inputName.size（） == 1））
{
int c = inputName.empty（）？ 0 : inputName[0] - "0";
// 此处若系统在虚拟机上，需在虚拟机中设置接管摄像头：虚拟机（M）-> 可移动设备 -> 摄像头名称 -> 连接（断开与主机连接）
if （！capture.open（c））
cout << "Capture from camera #" << c << " didn"t work" << endl;
else {
capture.set（CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640）;
capture.set（CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480）;
}
}
else if （inputName.size（））
{
image = imread（inputName, 1）;
if （image.empty（））
{
if （！capture.open（inputName））
cout << "Could not read " << inputName << endl;
}
}
else
{
image = imread（"../data/lena.jpg", 1）;
if （image.empty（）） cout << "Couldn"t read ../data/lena.jpg" << endl;
} if （capture.isOpened（））
{
cout << "Video capturing has been started ..." << endl;
for （;;）
{
std::cout << "capturing..." << std::endl; // test
capture >> frame;
if （frame.empty（））
break; Mat frame1 = frame.clone（）;
std::cout << "Start to detect..." << std::endl; // test
detectAndDraw（frame1, cascade, nestedCascade, scale, tryflip）; int c = waitKey（10）;
if （c == 27 || c == "q" || c == "Q"）
break;
}
}
else
{
cout << "Detecting face（s） in " << inputName << endl;
if （！image.empty（））
{
detectAndDraw（image, cascade, nestedCascade, scale, tryflip）;
waitKey（0）;
}
else if （！inputName.empty（））
{
/* assume it is a text file containing the
list of the image filenames to be processed - one per line */
FILE* f = fopen（inputName.c_str（）, "rt"）;
if （f）
{
char buf[1000 + 1];
while （fgets（buf, 1000, f））
{
int len = （int）strlen（buf）, c;
while （len > 0 && isspace（buf[len - 1]））
len--;
buf[len] = "";
cout << "file " << buf << endl;
image = imread（buf, 1）;
if （！image.empty（））
{
detectAndDraw（image, cascade, nestedCascade, scale, tryflip）;
c = waitKey（0）;
if （c == 27 || c == "q" || c == "Q"）
break;
}
else
{
cerr << "Aw snap, couldn"t read image " << buf << endl;
}
}
fclose（f）;
}
}
} return 0;
}void detectAndDraw（Mat& img, CascadeClassifier& cascade,
CascadeClassifier& nestedCascade,
double scale, bool tryflip）
{
double t = 0;
vector<Rect> faces, faces2;
const static Scalar colors[] =
{
Scalar（255, 0, 0）,
Scalar（255, 128, 0）,
Scalar（255, 255, 0）,
Scalar（0, 255, 0）,
Scalar（0, 128, 255）,
Scalar（0, 255, 255）,
Scalar（0, 0, 255）,
Scalar（255, 0, 255）
};
Mat gray, smallImg; cvtColor（img, gray, COLOR_BGR2GRAY）;
double fx = 1 / scale;
resize（gray, smallImg, Size（）, fx, fx, INTER_LINEAR）;
equalizeHist（smallImg, smallImg）; t = （double）cvGetTickCount（）;
cascade.detectMultiScale（smallImg, faces,
1.1, 2, 0
//|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
| CASCADE_SCALE_IMAGE,
Size（30, 30））;
if （tryflip）
{
flip（smallImg, smallImg, 1）;
cascade.detectMultiScale（smallImg, faces2,
1.1, 2, 0
//|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
| CASCADE_SCALE_IMAGE,
Size（30, 30））;
for （vector<Rect>::const_iterator r = 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;
printf（"detection time = %g ms ", t / （（double）cvGetTickFrequency（）*1000.））;
for （size_t i = 0; i < faces.size（）; i++）
{
Rect r = faces[i];
Mat smallImgROI;
vector<Rect> nestedObjects;
Point center;
Scalar color = colors[i % 8];
int radius; double aspect_ratio = （double）r.width / r.height;
if （0.75 < aspect_ratio && aspect_ratio < 1.3）
{
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, 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）;
nestedCascade.detectMultiScale（smallImgROI, nestedObjects,
1.1, 2, 0
//|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
//|CASCADE_DO_CANNY_PRUNING
| CASCADE_SCALE_IMAGE,
Size（30, 30））;
for （size_t j = 0; j < nestedObjects.size（）; j++）
{
Rect nr = nestedObjects[j];
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（"result", img）;
}
/*****************************************************
* file Capture.cpp
* date 2016/11/10 0:22
* author ranjiewen
* contact: ranjiewen@outlook.com
* 问题描述：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137103.htm
* 问题分析：
可以存avi,但是不能打开，待改善
*****************************************************///#include <iostream>
//#include <opencv2/opencv.hpp>
//using namespace cv;;
//using namespace std;
//int main（）
//{
// CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM（-1）;
// CvVideoWriter* video = NULL;
// IplImage* frame = NULL;
// int n;
// if （！capture） //如果不能打开摄像头给出警告
// {
// cout << "Can not open the camera." << endl;
// return -1;
// }
// else
// {
// frame = cvQueryFrame（capture）; //首先取得摄像头中的一帧
// video = cvCreateVideoWriter（"camera.avi", CV_FOURCC（"X", "V", "I", "D"）, 25,
// cvSize（frame->width, frame->height））; //创建CvVideoWriter对象并分配空间
// //保存的文件名为camera.avi，编码要在运行程序时选择，大小就是摄像头视频的大小，帧频率是32
// if （video） //如果能创建CvVideoWriter对象则表明成功
// {
// cout << "VideoWriter has created." << endl;
// }
//
// cvNamedWindow（"Camera Video", 1）; //新建一个窗口
// int i = 0;
// while （i <= 300） // 让它循环200次自动停止录取
// {
// frame = cvQueryFrame（capture）; //从CvCapture中获得一帧
// if （！frame）
// {
// cout << "Can not get frame from the capture." << endl;
// break;
// }
// n = cvWriteFrame（video, frame）; //判断是否写入成功，如果返回的是1，表示写入成功
// cout << n << endl;
// cvShowImage（"Camera Video", frame）; //显示视频内容的图片
// i++;
// if （cvWaitKey（2） > 0）
// break; //有其他键盘响应，则退出
// }
//
// cvReleaseVideoWriter（&video）;
// cvReleaseCapture（&capture）;
// cvDestroyWindow（"Camera Video"）;
// }
// return 0;
//}这是调用摄像头动态检测人脸的程序，实验结果：控制台输出：***** VIDEOINPUT LIBRARY - 0.1995 - TFW07 *****
SETUP: Setting up device 0
SETUP: Integrated Camera
SETUP: Couldn"t find preview pin using SmartTee
SETUP: Default Format is set to 640x480
SETUP: trying specified format RGB24 @ 640x480
SETUP: trying format RGB24 @ 640x480
SETUP: trying format RGB32 @ 640x480
SETUP: trying format RGB555 @ 640x480
SETUP: trying format RGB565 @ 640x480
SETUP: trying format YUY2 @ 640x480
SETUP: Capture callback set
SETUP: Device is setup and ready to capture.Video capturing has been started ...
capturing...
Start to detect...
detection time = 486.754 ms
capturing...
Start to detect...
detection time = 444.236 ms
capturing...
Start to detect...
detection time = 441.649 ms
capturing...
Start to detect...
detection time = 447.361 ms
capturing...
Start to detect...
detection time = 427.589 ms
capturing...
Start to detect...
detection time = 453.187 ms
capturing...
Start to detect...
dOpenCV官方教程中文版（For Python） PDF http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121400.htmUbuntu Linux下安装OpenCV2.4.1所需包 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/68184.htmUbuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-10/135914.htmUbuntu 12.04下安装OpenCV 2.4.5总结 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86704.htmUbuntu 10.04中安装OpenCv2.1九步曲 http://www.linuxidc.com/Linux/2010-09/28678.htm基于QT和OpenCV的人脸识别系统 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47806.htm[翻译]Ubuntu 14.04, 13.10 下安装 OpenCV 2.4.9 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110045.htmOpenCV的详细介绍：请点这里
OpenCV的下载地址：请点这里本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137104.htm