人脸识别opencv

最新推荐文章于 2024-05-15 02:34:08 发布

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本文介绍了一个使用OpenCV库实现的人脸检测程序，该程序能够通过摄像头实时检测人脸，并能在图片上进行人脸标记。程序利用了Haar级联分类器，演示了如何加载分类器文件、转换图像为灰度并应用直方图均衡化，最后调用detectMultiScale函数来检测人脸。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

//人脸识别程序，用于摄像头的人脸检测
//-----------------------------------------------------【函数解释】------------------------------------------------
//  void detectMultiScale(  
//const Mat& image,    待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度；
//	CV_OUT vector<Rect>& objects,   被检测物体的矩形框向量组；
//	double scaleFactor = 1.1,  表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%;
//	int minNeighbors = 3,   表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。
//	int flags = 0,  
//	Size minSize = Size(),  minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。
//	Size maxSize = Size()  
//	); 
//-----------------------------------------------------【包含的头文件】--------------------------------------------
#include "opencv2\opencv.hpp"
#include <iostream>

//-----------------------------------------------------【名称空间】------------------------------------------------
using namespace std;
using namespace cv;

//-----------------------------------------------------【主函数】---------------------------------------------------
int main()
{
	//加载分类器文件所在的路径
	string xmlPath="D:\\Program Files\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; 
	CascadeClassifier ccf;   //创建分类器对象
	//打开默认的摄像头
	VideoCapture cap(0);
	if (!cap.isOpened())
	{
		return -1;
	}
	Mat	img;
	if(!ccf.load(xmlPath))   //加载训练文件
	{
		cout<<"不能加载指定的xml文件"<<endl;
		return 0;
	}
	bool stop = false;

	while(!stop)
	{
		cap >> img;
		vector<Rect> faces;  //创建一个容器保存检测出来的脸
		Mat gray;
		cvtColor(img,gray,CV_BGR2GRAY); //转换成灰度图，因为harr特征从灰度图中提取
		equalizeHist(gray,gray);  //直方图均衡行
		ccf.detectMultiScale(gray,faces,1.1,3,0); //检测人脸
		for(vector<Rect>::const_iterator iter=faces.begin();iter!=faces.end();iter++)
	{
		rectangle(img,*iter,Scalar(0,0,255),2,8); //画出脸部矩形
	}
	imshow("faces",img);
	if(waitKey(50) >= 0)
		stop = true;
	}
	return 1;
}


//人脸识别程序，用于图片上的人脸识别//-----------------------------------------------------【函数解释】------------------------------------------------// void detectMultiScale( //const Mat& image, 待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度；// CV_OUT vector<Rect>& objects, 被检测物体的矩形框向量组；// double scaleFactor
 = 1.1, 表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%;// int minNeighbors = 3, 表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。// int flags = 0, // Size minSize = Size(), minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。// Size maxSize = Size() // ); //-----------------------------------------------------【包含的头文件】--------------------------------------------#include
 <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> //-----------------------------------------------------【名称空间】------------------------------------------------using namespace std;using namespace
 cv;//-----------------------------------------------------【主函数】---------------------------------------------------int main(){CascadeClassifier cascade; //创建分类器对象cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml");Mat srcImage, grayImage, dstImage;//读取图片srcImage
 = imread(("wqq.jpg"));dstImage = srcImage.clone();imshow("原图",srcImage);grayImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); //生成灰度图，，因为harr特征从灰度图中提取equalizeHist(grayImage,grayImage); //直方图均衡行vector<Rect> faces; //创建一个容器保存检测出来的脸cascade.detectMultiScale(grayImage,faces,1.1,3,0);
 //检测人脸for(vector<Rect>::const_iterator iter=faces.begin();iter!=faces.end();iter++){rectangle(dstImage,*iter,Scalar(100,200,120),2,8); //画出脸部矩形}imshow("faces",dstImage);waitKey(0);return 0;}

注意：分类器文件放置在项目文件夹中