概述
环境:电脑镜头/VS 2019/opencv/C++
1. 识别人脸
- 实现:
打开电脑的摄像头;
对画面里的人脸识别,画图框。
1.1 问题
图框总是缺线,人头歪一定角度后不能识别,张开嘴巴图框会乱。
1.2 注意事项
haarcascade_frontalface_alt2和 “源文件” 应该放到一个路径下。
#include<iostream>
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;
//人脸检测的类
CascadeClassifier faceCascade;
int main()
{
faceCascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml"); //加载分类器,注意文件路径
VideoCapture cap;
cap.open(0); //打开摄像头
//cap.open("../data/test.avi"); //打开视频
Mat img, imgGray;
vector<Rect> faces;//开始调试的时候这里报错,最终定义到了忘记using namespace std。
int c = 0;
if (!cap.isOpened())
{
return 1;
}
while (c != 27)//按Esc退出
{
cap >> img;
if (img.channels() == 3)
{
cvtColor(img, imgGray, COLOR_RGB2GRAY);
}
else
{
imgGray = img;
}
faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 2, 0, Size(0, 0)); //检测人脸
if (faces.size() > 0)
{
for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
{
rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height),
Scalar(0, 255, 0), 1, 8); //框出人脸位置
}
}
namedWindow("Camera", 0);
imshow("Camera", img);
c = waitKey(4);//延迟4ms
//std::cout << c << std::endl;
//system("pause");
}
return 0;
}
2. 识别人脸眼睛
2.1 效果
人脸识别加框
眼睛加圆圈
2.2 问题
图框不稳定,识别率不高。
#include<iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;
using namespace std;
using namespace cv;
void DetectFace(Mat, Mat);
CascadeClassifier faceCascade;//人脸检测的类
CascadeClassifier eyes_Cascade;
int main(int argc, char** argv) {
VideoCapture cap;
if (!cap.open(0)) {
cout << "摄像头打开失败!!" << endl;
return -1;
}
if (!faceCascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml")) {
cout << "人脸检测级联分类器没找到!!" << endl;
return -1;
}
if (!eyes_Cascade.load("haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")) {
cout << "眼睛检测级联分类器没找到!!" << endl;
return -1;
}
Mat img, imgGray;
int fps = 60;
while (true) {
cap >> img;
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
equalizeHist(imgGray, imgGray);//直方图均匀化
DetectFace(img, imgGray);
waitKey(1000 / fps);
}
return 0;
}
void DetectFace(Mat img, Mat imgGray) {
namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);
vector<Rect> faces, eyes;
faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 5, 0, Size(30, 30));
for (auto b : faces) {
cout << "输出一张人脸位置:(x,y):" << "(" << b.x << "," << b.y << ") , (width,height):(" << b.width << "," << b.height << ")" << endl;
}
if (faces.size() > 0) {
for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
putText(img, "people!", Point(faces[i].x, faces[i].y - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 2.0, Scalar(0, 0, 255));
rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 1, 8);
cout << faces[i] << endl;
//将人脸从灰度图中抠出来
Mat face_ = imgGray(faces[i]);
eyes_Cascade.detectMultiScale(face_, eyes, 1.2, 2, 0, Size(30, 30));
for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) {
Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);
int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25);
circle(img, eye_center, radius, Scalar(65, 105, 255), 4, 8, 0);
}
}
}
imshow("src", img);
}
参考:
[1] 人眼识别
[2] Videocapture类使用介绍
最后
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