C++ OpenCV【人脸识别人眼识别】

此文章仅对人脸位置进行检测，使用haar级联的方法[OpenCV自带]

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <cstdio>
using namespace std;
using namespace cv;//定义7种颜色，用于标记人脸
Scalar colors[] =
{//红橙黄绿青蓝紫【RGB】CV_RGB(255, 0, 0),CV_RGB(255, 97, 0),CV_RGB(255, 255, 0),CV_RGB(0, 255, 0),CV_RGB(0, 255, 255),CV_RGB(0, 0, 255),CV_RGB(160, 32, 240)
};int main()
{//读取训练器 haarCascadeClassifier classifier_face;string haarfileFace = "D:\\Library\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";//【[opencv安装地址]\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml】CascadeClassifier classifier_eye;string haarfileEye = "D:\\Library\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml";if (!classifier_face.load(haarfileFace))//加载文件{cout << "coulud not load face image..." << endl;return -1;}if (!classifier_eye.load(haarfileEye)){cout << "coulud not load eye image..." << endl;return -1;}Mat srcImage, grayImage, grayImage1, dstImage;srcImage = imread("rg.png");//读取图片/*imshow("原图", srcImage);waitKey(0);*/dstImage = srcImage.clone();//复制一张图片cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);//生成灰度图 提高检测效率//检测人脸vector<Rect> faceRect;classifier_face.detectMultiScale(grayImage, faceRect, 1.1, 3, 0);//调用分类器对象cout << "检测到人脸个数：" << faceRect.size() << endl;if (faceRect.size()){for (int i = 0; i < faceRect.size(); i++){cv::rectangle(dstImage, faceRect[i], Scalar(0, 0, 255), 2);//标记--在脸部画矩形//Point center;//int radius;//center.x = cvRound((faceRect[i].x + faceRect[i].width * 0.5));//center.y = cvRound((faceRect[i].y + faceRect[i].height * 0.5));//radius = cvRound((faceRect[i].width + faceRect[i].height) * 0.25);//circle(dstImage, center, radius, colors[i % 7], 3);//标记--在脸部画圆（画矩形和画圆二选一）//在人脸图像中检测人眼和嘴巴Mat faceimg = dstImage(faceRect[i]);//获取人脸矩形图像/*imshow("faceimg", faceimg);waitKey(0);*/cvtColor(faceimg, grayImage1, COLOR_BGR2GRAY);//检测眼睛和嘴巴vector<Rect> eyeRect;classifier_eye.detectMultiScale(grayImage1, eyeRect, 1.1, 3, 0);if (eyeRect.size()){for (int j = 0; j < eyeRect.size(); j++){标记--在眼部画矩形//Rect tmpRect;//tmpRect.x = faceRect[i].x + eyeRect[j].x;//tmpRect.y = faceRect[i].y + eyeRect[j].y;//tmpRect.width = eyeRect[j].width;//tmpRect.height = eyeRect[j].height;//cv::rectangle(dstImage, tmpRect, Scalar(255, 0, 0));//标记--在眼部画圆（画矩形和画圆二选一）Point centerEye;int radiusEye;centerEye.x = cvRound((faceRect[i].x + eyeRect[j].x + eyeRect[j].width * 0.5));centerEye.y = cvRound((faceRect[i].y + eyeRect[j].y + eyeRect[j].height * 0.5));radiusEye = cvRound((eyeRect[j].width + eyeRect[j].height) * 0.25);circle(dstImage, centerEye, radiusEye, colors[i % 7], 2);}}}}imwrite("rgDetect.png", dstImage);//显示最终检测结果imshow("【人脸识别detectMultiScale】", dstImage);waitKey(0);system("pause");return 0;
}

找茬：火箭少女少了一人

Haar级联预训练模型

C++ OpenCV【人脸识别人眼识别】相关推荐

Qt之OpenCV人脸检测以及识别
简介最近做了一个人脸检测以及识别的程序,很多的文章都有比较详细的叙述,可以自行查找.但是个人觉得大部分文章都太细致了以至于初学者无法快速领会主干(不是否认质量),是侧重点问题.所以结合我遇到了一些问 ...
人脸识别案例：【实战】opencv人脸检测+Haar特征分类器
1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测,首先需要大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不含面部的图像)来训练分类器.我们需要从其中提取特征.下图中的 Haar 特征会被使用,就像我们的卷积核 ...
openCV人脸识别简单案例
1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测,首先需要大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不含面部的图像)来训练分类器.我们需要从其中提取特征.下图中的 Haar 特征会被使用,就像我们的卷积核 ...
人眼定位python代码_使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别—人眼眨眼检测
前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别,以及来进行人脸部分的识别, 如下图,dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点,从图片可以看出,人脸识别主要是识别:人眉,人眼,人鼻,人嘴 ...
OpenCV-Python：实现人脸、人眼、嘴巴识别
本文转自:https://www.cnblogs.com/fightccc/p/8616068.html [OpenCV-Python:实现人脸.人眼.嘴巴识别]实战(一) AI时代的到来,手机上的A ...
python人脸照片分类_Python OpenCV 人脸识别（一）
前面介绍了Numpy模块,下面再介绍一个OpenCV模块,就基于这两个库看一下当下很火的人工智能是如何实现的,我们介绍几个:人脸识别(当下非常火的).音视频操作等等.今天先介绍一下静态图片的人脸识别, ...
Python+opencv 人脸识别
python+opencv人脸检测+识别示例及原理解析一.开发环境搭建二.图片人脸检测 2.1 文件准备与编程 2.2 注意事项三.视频人脸识别 3.1文件准备与编程 3.2 注意事项四.人脸 ...
人脸识别系统——OpenCV人脸检测
EduCoder:人脸识别系统--OpenCV人脸检测第1关:图片基本操作编程要求: 请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码,完成如下要求: 导入openCV库(cv2): 读取路径 s ...
头歌--人脸识别系统--OpenCV人脸检测
目录第1关:图片基本操作第2关:色彩空间及其转换第3关:基于Harr特征的人脸检测分类器第4关:绘制人脸与人眼区域第1关:图片基本操作 '''****************BEGIN*** ...

C++ OpenCV【人脸识别人眼识别】

C++ OpenCV【人脸识别人眼识别】相关推荐

最新文章

热门文章