這篇文章主要爲大家詳細介紹了OpenCV + MFC實現簡單人臉識別，具有一定的參考價值，感興趣的小夥伴們可以參考一下
用VS2010 + OpenCV 2.4.9 實現簡單人臉識別
首先放效果圖（爲了防止辣眼睛，後期處理了下）：
首先聲明，我是在參考其他文章的基礎上實現的。
切入正題：
1 設置控件
首先新建一個基於Dialog的MFC程序的工程，工程名爲FaceDetect ；
然後在IDD_FACEDETECT_DIALOG對話框中添加一個Picture 控件，ID命名爲：IDC_PICTURE；添加一個Button控件，Caption命名爲 “檢測”，ID命名爲IDC_START，將原來自動生成的的OK按鈕的Caption改爲“退出”；
刪除原來的Text控件和“Cancel”控件。
2 定義變量
在FaceDetectDlg.h開頭添加以下幾行代碼
#pragma once #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp” using namespace std； using namespace cv;
然後在CFaceDetectDlg類定義一下幾個變量
public: String face_cascade_name; String eyes_cascade_name; CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; VideoCapture capture;
3 對定義的變量初始化
CFaceDetectDlg::CFaceDetectDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/)
: CDialogEx(CFaceDetectDlg::IDD, pParent)
{
m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);
string face_cascade_name = "";
string eyes_cascade_name = "";
}
BOOL CFaceDetectDlg::OnInitDialog()
{
CDialogEx::OnInitDialog();
// Add "About..." menu item to system menu.
// IDM_ABOUTBOX must be in the system command range.
ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX);
ASSERT(IDM_ABOUTBOX < 0xF000);
CMenu* pSysMenu = GetSystemMenu(FALSE);
if (pSysMenu != NULL)
{
BOOL bNameValid;
CString strAboutMenu;
bNameValid = strAboutMenu.LoadString(IDS_ABOUTBOX);
ASSERT(bNameValid);
if (!strAboutMenu.IsEmpty())
{
pSysMenu->AppendMenu(MF_SEPARATOR);
pSysMenu->AppendMenu(MF_STRING, IDM_ABOUTBOX, strAboutMenu);
}
}
// Set the icon for this dialog. The framework does this automatically
// when the application's main window is not a dialog
SetIcon(m_hIcon, TRUE); // Set big icon
SetIcon(m_hIcon, FALSE); // Set small icon
// TODO: Add extra initialization here
string face_cascade_name = "..\\debug\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
string eyes_cascade_name = "..\\debug\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) )
{
MessageBox(_T("haarcascade_frontalface_alt.xml Error loading"));
return -1;
};
if( !eyes_cascade.load( eyes_cascade_name ) )
{
MessageBox(_T(" haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xmlError loading"));
return -1;
};
return TRUE; // return TRUE unless you set the focus to a control
}
4 檢測函數的編寫
思路是這樣的：
1.首先打開攝像頭
2.然後將攝像託獲取的圖像傳遞給人臉識別的函數
3.將識別後處理過的圖像在Picture控件中顯示出來
雙擊IDD_FACEDETECT_DIALOG對話框上的上的“檢測”按鈕控件，進入控件函數編寫的地方，該函數如下所示：
void CFaceDetectDlg::OnBnClickedStart()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
capture.open(0);//捕獲外部攝像頭,如果只有一個攝像頭，就填0
Mat frame;
namedWindow("view", WINDOW_AUTOSIZE);
HWND hWnd = (HWND)cvGetWindowHandle("view");
HWND hParent = ::GetParent(hWnd);
::SetParent(hWnd, GetDlgItem(IDC_PICTURE)->m_hWnd);
::ShowWindow(hParent, SW_HIDE);//隱藏運行程序框，並且把它“畫”到MFC上
if (capture.isOpened())
{
for (;;)//循環以達到視頻的效果
{
capture >> frame;
if (!frame.empty())
{
detectAndDisplay(frame);//識別的函數
imshow("view", frame);
UpdateData(FALSE);
}
else
{
//::AfxMessageBox(" --(!) No captured frame -- Break!");
continue;
//break;
}
waitKey(10);
}
}
}
以上代碼中 detectAndDisplay(frame)語句表示調用了 detectAndDisplay(Mat frame)函數，因此我們得聲明和定義該函數。
在CFaceDetectDlg類的頭文件FaceDetectDlg.h中聲明該函數：
void detectAndDisplay(Mat frame);//聲明函數
在FaceDetectDlg.cpp中定義該函數：
void CFaceDetectDlg::detectAndDisplay( Mat frame )
{
std::vector<Rect> faces;
Mat frame_gray;
cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
equalizeHist( frame_gray, frame_gray );
//-- 多尺寸檢測人臉
face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );
for( int i = 0; i < faces.size(); i++ )
{
Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );
ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );
Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );
std::vector<Rect> eyes;
//-- 在每張人臉上檢測雙眼
eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 |CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );
for( int j = 0; j < eyes.size(); j++ )
{
Point center( faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width*0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height*0.5 );
int radius = cvRound( (eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25 );
circle( frame, center, radius, Scalar( 255, 0, 0 ), 4, 8, 0 );
}
}
}
編譯運行
編譯工程，然後將
haarcascade_frontalface_alt.xml 和 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml拷貝到工程目錄文件下Debug文件夾裏，也就是可執行文件所在的那個文件夾。
以上基本上可以實現預期的人臉識別功能，可是我們可以發現此時點擊“退出”按鈕時，攝像頭的燈還亮着，那是因爲攝像頭在程序退出後沒有關閉掉，因此還得添加代碼關閉攝像頭。
雙擊“退出”按鈕，編輯代碼如下
void CFaceDetectDlg::OnBnClickedOk()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
capture.release(); //關閉攝像頭
CDialogEx::OnOK();
}
後記
以後我將把這個工程的代碼公佈在我的Github上，希望能對其他人有所幫助。
代碼已上傳至 ：MFC-OpenCV-
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持神馬文庫。