OpenCV人脸检测例程分析

OpenCV人脸检测例程分析

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代码预览

// cv3_face_detection.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"


#include "opencv2/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
/* Function Headers */
void detectAndDisplay(Mat frame);
/* Global variables */
String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
String window_name = "Capture - Face detection";
/* @function main */
int main(void)
{
    VideoCapture capture;
    Mat frame;
    //-- 1. Load the cascades
    if (!face_cascade.load(face_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; };
    if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading eyes cascade\n"); return -1; };
    //-- 2. Read the video stream
    capture.open(0);
    if (!capture.isOpened()) { printf("--(!)Error opening video capture\n"); return -1; }
    while (capture.read(frame))
    {
        if (frame.empty())
        {
            printf(" --(!) No captured frame -- Break!");
            break;
        }
        //-- 3. Apply the classifier to the frame
        detectAndDisplay(frame);
        int c = waitKey(10);
        if ((char)c == 27) { break; } // escape
    }
    return 0;
}
/* @function detectAndDisplay */
void detectAndDisplay(Mat frame)
{
    std::vector<Rect> faces;
    Mat frame_gray;
    cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);
    //-- Detect faces
    face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2); //求人脸中心
        ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);
        Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);
        std::vector<Rect> eyes;
        //-- In each face, detect eyes
        eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); //在人脸区域检测眼
        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); //求眼的半径
            circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);
        }
    }
    //-- Show what you got
    imshow(window_name, frame);
}

注意：要将opencv安装路径下的data目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml，和haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml复制到程序所在目录。

程序流程分析

主程序

detectAndDisplay函数流程

该函数接受的参数：Mat frame（一帧图像）

功能：在此frame数据上利用检测器进行检测，并进行标记，最后显示。因为主程序不断的循环执行，读取一帧，标记一帧，并显示一帧，所以是动态检测，即人脸跟踪。

注：检测眼睛与检测人脸过程类似，不同之处是，检测人眼时，输入的Mat是已经检测出的人脸的矩形区域。

细节分析

级联分类器对象CascadeClassifier

函数

bool cv::CascadeClassifier:: load(const  string & filename)

功能：为CascadeClassifier对象初始化，告诉它你要检测什么。

filename：已经训练好的检测器数据，XML文件

void cv::CascadeClassifier::detectMultiScale    (   InputArray  image,
                                                 std::vector< Rect > &  objects,
                                                 double     scaleFactor = 1.1,
                                                 int    minNeighbors = 3,
                                                 int    flags = 0,
                                                 Size   minSize = Size(),
                                                 Size   maxSize = Size() 
                                                )       

功能：在frame中检测尺度可变的目标区域，将检测到的Rect添加到vector中。

scaleFactor：每次变尺度扫描，图像尺度放大的倍数。要大于1，越接近1，结果可能越准确，但是运算量增大。

minSize:：目标图像可能的最小尺寸

maxSize：目标图像可能的最大尺寸

VideoCapture对象

函数

//将VideoCapture对象与视频文件或摄像头关联
virtual bool cv::VideoCapture::open (   int     device  )   
virtual bool cv::VideoCapture::open (   const String &  filename    )   

//判断VideoCapture是否初始化
virtual bool cv::VideoCapture::isOpened ()  const

//读取一帧图像到image
virtual bool cv::VideoCapture::read (   OutputArray     image   )   

//读取摄像头示例
VideoCapture cap(0); // 建立VideoCapture对象并初始化
if(!cap.isOpened())  // 检查是否已经被初始化
  return -1;
namedWindow("window");
for(;;)
{
  Mat frame;
  cap >> frame; //读取图像
  imshow("window", frame);
  if(waitKey(0) == 27) break;
}

OpenCV函数

//色彩空间转化
void cv::cvtColor   (   InputArray  src,
                        OutputArray     dst,
                        int     code,       //转换模式
                        int     dstCn = 0   //通道
                    )   

code=COLOR_BGR2GRAY 将BGR图转灰度图

//直方图均衡化，用于增强图像对比度
void cv::equalizeHist   (   InputArray  src,
                            OutputArray     dst 
                        )   

//四舍五入取整
int cvRound (   double  value   )