OpenCV怎样实现人脸检测
这篇文章给大家分享的是有关OpenCV怎样实现人脸检测的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
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前段日子,写了个人脸检测的小程序,可以检测标记图片、视频、摄像头中的人脸。效果还行吧,用的是opencv提供人脸库。至于具体的人脸检测原理,找资料去啃吧。
环境:VS2013+OPENCV2.4.10+Win8.1
一、基于对话框的MFC
首先,新建一个基于对话框的MFC应用程序,命名为myFaceDetect(取消“安全开发周期(SDL)检查”勾选,我自己习惯取消这个)。
放置Button,设置Button的ID和Caption。
图片按钮——ID:IDC_FACEDETECT
视频按钮——ID:IDC_FACEV
摄像头按钮——ID:IDC_FACEC
二、添加消息响应函数
为图片按钮、视频按钮、摄像头按钮,在类向导中添加消息响应函数。
在图片按钮上右键,选择类向导。在CMyFaceDetectDlg类(对话框类)下选中BN_CLICKED消息,点击添加处理程序。其余两个按钮,按同样操作,添加消息响应函数。
完成上述操作后,获得对应三个按钮的消息响应函数。
void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect()//图片按钮 void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev()//视频按钮 void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec()//摄像头按钮
三、人脸检测实现
首先,将OpenCV2.4.10+VS2013环境的配置完成,这个网上有许多教程。这是我以前写的一篇配置教程:Visual Studio 2013+OpenCV2.4.10环境搭建教程
对话框类的头文件:MyFaceDetectDlg.h
// MyFaceDetectDlg.h : 头文件 // #pragma once #include#include #include #include #include "afxwin.h" using namespace cv; // CMyFaceDetectDlg 对话框 class CMyFaceDetectDlg : public CDialogEx { // 构造 public: CMyFaceDetectDlg(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数 // 对话框数据 enum { IDD = IDD_MYFACEDETECT_DIALOG }; protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持 // 实现 protected: HICON m_hIcon; HICON m_catIcon;//程序的小猫图标。如果想用默认的图片,可以将其注释掉。 // 生成的消息映射函数 virtual BOOL OnInitDialog(); afx_msg void OnPaint(); afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon(); DECLARE_MESSAGE_MAP() public: afx_msg void OnClickedFacedetect(); public: CascadeClassifier cascade;//级联分类器 Mat image;//图片 double scale;//缩小比例。缩小图片可以加快检测速度,当然加快检测速度还有其他的方法。 public: void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale);//添加的实现人脸检测的函数,核心函数 CButton m_btn;//为了美化按钮添加对象,可以注释掉。 afx_msg void OnClickedFacev(); afx_msg void OnClickedFacec(); afx_msg void OnBnClickedCancel(); };
对话框类的实现:MyFaceDetectDlg.cpp
// MyFaceDetectDlg.cpp : 实现文件 // #include "stdafx.h" #include "MyFaceDetect.h" #include "MyFaceDetectDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include#ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // CMyFaceDetectDlg 对话框 CMyFaceDetectDlg::CMyFaceDetectDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialogEx(CMyFaceDetectDlg::IDD, pParent) { m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME); m_catIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDI_ICON4);//加载自己的图标(小猫~) scale = 1.3; } void CMyFaceDetectDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); DDX_Control(pDX, IDC_FACEDETECT, m_btn); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CMyFaceDetectDlg, CDialogEx) ON_WM_PAINT() ON_WM_QUERYDRAGICON() ON_BN_CLICKED(IDC_FACEDETECT, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect) ON_BN_CLICKED(IDC_FACEV, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev) ON_BN_CLICKED(IDC_FACEC, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec) ON_BN_CLICKED(IDCANCEL, &CMyFaceDetectDlg::OnBnClickedCancel) END_MESSAGE_MAP() // CMyFaceDetectDlg 消息处理程序 BOOL CMyFaceDetectDlg::OnInitDialog() { CDialogEx::OnInitDialog(); // 设置此对话框的图标。 当应用程序主窗口不是对话框时,框架将自动 // 执行此操作 //若不需要自己设置图标,可以将后面所有m_catIcon改成m_hIcon SetIcon(m_catIcon, TRUE); // 设置大图标。 SetIcon(m_catIcon, FALSE); // 设置小图标 //按钮加载图片背景 //HBITMAP hbmp1 = ::LoadBitmap(AfxGetInstanceHandle(), MAKEINTRESOURCE(IDB_BITMAP2)); //m_btn.SetBitmap(hbmp1); // TODO: 在此添加额外的初始化代码 return TRUE; // 除非将焦点设置到控件,否则返回 TRUE } // 如果向对话框添加最小化按钮,则需要下面的代码 // 来绘制该图标。 对于使用文档/视图模型的 MFC 应用程序, // 这将由框架自动完成。 void CMyFaceDetectDlg::OnPaint() { if (IsIconic()) { CPaintDC dc(this); // 用于绘制的设备上下文 SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast (dc.GetSafeHdc()), 0); // 使图标在工作区矩形中居中 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; // 绘制图标 dc.DrawIcon(x, y, m_catIcon); } else { /*改变对话框背景****若需要默认背景,可以删除*/ CPaintDC dc(this); CRect rect; GetClientRect(&rect); CDC dcBmp; dcBmp.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap bmpBackGround; bmpBackGround.LoadBitmap(IDB_BITMAP4); BITMAP m_bitmap; 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(); } } //当用户拖动最小化窗口时系统调用此函数取得光标 //显示。 HCURSOR CMyFaceDetectDlg::OnQueryDragIcon() { return static_cast (m_catIcon); } void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect() { // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 CString filename; //打开对话框 CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, _T("图片 (*.jpg)|*.jpg|(*.*) |*.*|"), NULL); if (OpenDlg.DoModal() != IDOK) { return; } filename = OpenDlg.GetPathName();//获得文件路径 /*CString转换*string*/ USES_CONVERSION; std::string tempName(W2A(filename)); image = imread(tempName);//读取图片 const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";//加载人脸库 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("人脸检测", CV_WINDOW_AUTOSIZE); detectAndDraw(image, cascade, scale);//调用人脸检测函数 imshow("人脸检测", image); return; } void CMyFaceDetectDlg::detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale) { /*程序核心函数,检测标记人脸*/ int i = 0; vector faces;//定义一个容器,保存检测结果 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);//转化灰度图 resize(gray, smallImage, smallImage.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//图片尺度调整 equalizeHist(smallImage, smallImage);//直方图均衡 cascade.detectMultiScale(smallImage, faces);//核心,检测人脸 for (vector ::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++) { //利用迭代器,标记出人脸位置。 Point center; Scalar color = colors[i % 8]; int radius; /*计算出原图像中的圆心和半径。公式很简单,自己写一下,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, 3); } } void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev() { // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 //检测视频帧中的人脸 CString filename; CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, _T("视频(*.avi)|*.avi|(*.*)|*.*|"), NULL); if (OpenDlg.DoModal() != IDOK) { return; } /*CString转换*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);//打开视频 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))//读取视频帧 break; detectAndDraw(image, cascade, scale); imshow("人脸检测", image); if (waitKey(delay) >= 0) stop = true; } capture.release(); return; } void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec() { // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 //检测摄像头中的人脸数据 const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml"; if (!cascade.load(cascade_name)) { MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!")); return; } VideoCapture capture(0);//打开摄像头 if (!capture.isOpened()) { MessageBox(_T("ERROR:Could not load capture!")); return; } //double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); //bool stop(false); //int delay = 1000 / rate; int k=0; while (1) { if (!capture.read(image)) break; detectAndDraw(image, cascade, scale); imshow("人脸检测", image); k=waitkey(10); if (k=27)//ESC键 break; } capture.release(); return; } void CMyFaceDetectDlg::OnBnClickedCancel() { // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 CDialogEx::OnCancel(); }
三 运行程序
视频和图片都有测试,一般只要是正脸、清晰的都能检测图片。另外,需要将haarcascade_frontalface_alt2.xml文件复制到程序目录下。
将文件在目录opencv\sources\data\haarcascades下。
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