识别图片中的人脸

最新推荐文章于 2024-06-23 00:47:09 发布

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该博客给出了一段使用OpenCV进行人脸检测的代码。代码读取图像，将其转为灰度图并进行直方图均衡化，创建CascadeClassifier对象，加载训练好的XML文件，使用detectMultiScale方法识别人脸，最后在图像上绘制检测到的人脸矩形和椭圆。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
   Mat image, image_gray;
   image = imread("D:\\PIC\\FACE.png");
   imshow("原图", image);

cvtColor(image, image_gray, COLOR_BGR2GRAY);//转为灰度图
equalizeHist(image_gray, image_gray); //

CascadeClassifier face_cascade;
face_cascade.load("D:\\OPENCV\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");

std::vector<Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale(image, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_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);
       cout << "initial x: " << faces[i].x << " initial y: " << faces[i].y << endl;
       cout << "center x: " << faces[i].x + faces[i].width * 0.5 << " center y: " << faces[i].y + faces[i].height * 0.5<< endl;
       ellipse(image, center, Size(faces[i].width * 0.5, faces[i].height * 0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);

rectangle(image, faces[i], Scalar(0, 0, 255));
}

imshow("Detected Face", image);
waitKey(0);
}

faces[i] 是一个矩形

faces[i].x是这个矩形的左上角x像素坐标

faces[i].y是这个矩形左上角y像素坐标

读取图像，创建CascadeClassifier, 然后用CascadeClassifier::load加载训练好的XML文件，再用 CascadeClassifier::detectMultiScale识别人脸