Opencv 获取图片中的人脸区域并保存

最新推荐文章于 2024-10-13 21:28:37 发布

LYXRhythm

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分类专栏： opencv学习笔记

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该博客主要展示了如何利用OpenCV库进行人脸识别。通过加载预训练的Haar级联分类器，从 CelebA-HQ 数据集的男性图片中检测人脸，并将检测到的人脸保存为单独的图像文件。代码涉及VideoCapture、CascadeClassifier、imshow等OpenCV功能，以及图像灰度化和直方图均衡化等预处理步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#include "opencv2/imgproc/types_c.h"
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
#include <stdlib.h>

using namespace std;
using namespace cv;


void faceTest()
{
	String facefile = "D:\\opencv\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";

	char input[64];

	CascadeClassifier faceCascader;
	if (!faceCascader.load(facefile)) {
		printf("无法加载脸部特征文件:%s", facefile);
		return;
	}
	namedWindow("摄像头", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	VideoCapture capture("H:\\CelebA-HQ\\male\\tt.mp4");//打开摄像头
	Mat frame;
	Mat gray;
	vector<Rect> faces;
	int sn = 3629;
	int count = 1;
	//实时读取摄像头的图像帧
	//while (capture.read(frame)) {
	while(count < 10058){
		sprintf(input, "E:\\CelebA-HQ\\male\\%d.jpg", count);
		frame = imread(input);
		//图像变灰
		cvtColor(frame, gray, COLOR_RGB2GRAY);
		equalizeHist(gray, gray);
		faceCascader.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30));
		for (size_t faceSize = 0; faceSize < faces.size(); faceSize++)
		{
			Rect roi;
			roi.x = faces[static_cast<int>(faceSize)].x;
			roi.y = faces[static_cast<int>(faceSize)].y;
			roi.width = faces[static_cast<int>(faceSize)].width;
			roi.height = faces[static_cast<int>(faceSize)].height;
			Mat faceROI = frame(roi);
			//在人脸区域画一个矩形
			rectangle(frame, faces[static_cast<int>(faceSize)], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
			sn++;
			//将sn整型值转为字符串
			stringstream stream;
			stream << sn;
			//生产一个新的文件名
			//String snStr = "H:\\CelebA-HQ\\face\\" + stream.str() + ".jpg";
			String snStr = "E:\\CelebA-HQ\\face\\" + to_string(count) + ".jpg";
			cout << snStr << endl;
			imwrite(snStr, faceROI);
		}
		cv::imshow("摄像头", frame);
		//必须加时延，否则无法显示图像
		char key = waitKey(30);
		if (key == 27) {
			break;
		}
		count++;
	}
}

int main()
{
	faceTest();
	waitKey(0);
	return 0;
}