OpenCV人脸检测人脸打码

最新推荐文章于 2024-04-16 19:13:42 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-16 19:13:42 发布 · 3.4k 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#opencv #人脸检测 #打码处理

Framework & Lib 同时被 2 个专栏收录

54 篇文章

订阅专栏

OpenCV

35 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种使用OpenCV库进行面部检测的方法。通过加载预训练的级联分类器，该程序能够从图片中检测并标记出人脸位置，并对检测到的人脸区域进行模糊处理。文中提供了一个简单的示例程序，演示了如何读取图片、进行灰度转换、直方图均衡化等预处理步骤，然后利用级联分类器进行面部检测。

.xml文件路径为本地绝对路径，应用代码时需要修改。
代码如下：


#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>


using namespace std;
using namespace cv;

void detectAndDisplay( Mat frame );

String face_cascade_name = "C:\\Program Files\\OpenCV2.4.11\\opencv\\sources\\data\\lbpcascades\\lbpcascade_frontalface.xml";
String eyes_cascade_name = "C:\\Program Files\\OpenCV2.4.11\\opencv\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
string window_name = "detectionresult";

RNG rng(12345);


int main( int argc, const char** argv )
{
	Mat frame;
	face_cascade.load( face_cascade_name );
	if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) )
	{ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };
   frame = imread("1.png");
   detectAndDisplay(frame);
   waitKey(0);
	return 0;
}
void detectAndDisplay( Mat frame )
{
	std::vector<Rect> faces;
	Mat frame_gray;
	cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
	equalizeHist( frame_gray, frame_gray );
	face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0, Size(20, 20) );
	for( int i = 0; i < faces.size(); i++ )
	{
		Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );
		Mat faceOrg = frame( faces[i] );
		blur(faceOrg, faceOrg, Size(25,25));  
		std::vector<Rect> eyes;
	}
	imshow( window_name, frame );
}

效果图：
这里写图片描述