OpenCV实现人脸检测

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了OpenCV实现人脸检测前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

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

这里写图片描述

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)。

这里写图片描述

 

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

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
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

这里写图片描述


这里写图片描述

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 <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\ml\ml.hpp>
#include <opencv.hpp>
#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 <string>
#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<WPARAM>(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,rect.Width(),rect.Height(),&dcBmp,m_bitmap.bmWidth,m_bitmap.bmHeight,SRCCOPY);
    /*********************************/
    CDialogEx::OnPaint();    
  }
}

//当用户拖动最小化窗口时系统调用函数取得光标
//显示。
HCURSOR CMyFaceDetectDlg::OnQueryDragIcon()
{
  return static_cast<HCURSOR>(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,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,double scale)
{
  /*程序核心函数,检测标记人脸*/
  int i = 0;
  vector<Rect>faces;//定义一个容器,保存检测结果
  const static Scalar colors[] = {
    CV_RGB(0,255),CV_RGB(0,128,255,0),CV_RGB(255,255)
  };
  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(),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<Rect>::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,_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,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,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。

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文件在目录opencv\sources\data\haarcascades下。

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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程小技巧。

原文链接:https://www.f2er.com/note/474638.html

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