《Qt5.9.7 OpenCV 人脸识别》之OpenCV侦测识别人脸

最新推荐文章于 2025-05-23 14:11:17 发布

川穹冬菱草

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分类专栏： Qt 文章标签： Qt5.9.7 OpenCV 人脸识别侦测人脸

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本文详细介绍了如何在Qt5.9.7环境下利用OpenCV进行人脸识别，包括拷贝训练文件、使用CascadeClassifier进行人脸检测、显示检测结果等步骤，并附上了效果展示及源码链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

注：接上篇《Qt5.9.7 OpenCV 人脸识别》之OpenCV显示摄像头图像

1 拷贝OpenCV自己的训练文件

OpenCV的训练文件针对不同场景提供了不同的xml格式训练文件，方便分类器使用，这里采用其中的主要以人脸为主的训练文件haarcascade_frontalface_alt2.xml。

将上上节编译好的构建目录build\install\etc\haarcascades 下的haarcascade_frontalface_alt2.xml文件拷贝到程序执行文件目录。

2 使用级联分类器CascadeClassifier

OpenCV老版本使用CvHaarClassifierCascade函数，老版本的分类器只支持类Haar特征。3.4.5版本是新版本，可以使用CascadeClassifier类训练人脸检测器，CascadeClassifier既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。

2.1 创建分类器对象，定义分类器加载成功标识

    CascadeClassifier m_ccf;    //创建分类器对象
    bool m_isClassifierLoaded;  //分类器加载成功标识

2.2 分类器加载训练文件

定义训练文件

const std::string xmlPath = "haarcascade_frontalface_alt2.xml";

程序启动加载训练文件

m_isClassifierLoaded = m_ccf.load(xmlPath);   //加载训练文件

3 检测人脸

void MainWindow::imageShow(const Mat &img, QLabel *label)
{
    if(m_isClassifierLoaded)   //加载训练文件已成功
    {
        std::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

        m_ccf.detectMultiScale(gray,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); //检测人脸

        //画方框
        for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ){
            Point centera( faces[i].x, faces[i].y);
            Point centerb( faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height );
            rectangle(img,centera,centerb,Scalar(255,0,0));

        }
    }

    image = mat2QImage(img);
    image = image.mirrored(true, false);    //将图像水平镜像
    label->setPixmap(QPixmap::fromImage(image));
}