VS2019 OPENCV C++ 人脸和眼睛识别 01

环境：电脑镜头/VS 2019/opencv/C++

1. 识别人脸

实现：
打开电脑的摄像头；
对画面里的人脸识别，画图框。

1.1 问题

图框总是缺线，人头歪一定角度后不能识别，张开嘴巴图框会乱。

1.2 注意事项

haarcascade_frontalface_alt2和 “源文件” 应该放到一个路径下。

#include<iostream>
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;//人脸检测的类
CascadeClassifier faceCascade;int main()
{faceCascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml");   //加载分类器，注意文件路径VideoCapture cap;cap.open(0);   //打开摄像头//cap.open("../data/test.avi");   //打开视频Mat img, imgGray;vector<Rect> faces;//开始调试的时候这里报错，最终定义到了忘记using namespace std。int c = 0;if (!cap.isOpened()){return 1;}while (c != 27)//按Esc退出{cap >> img;if (img.channels() == 3){cvtColor(img, imgGray, COLOR_RGB2GRAY);}else{imgGray = img;}faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 2, 0, Size(0, 0));   //检测人脸if (faces.size() > 0){for (int i = 0; i < faces.size(); i++){rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height),Scalar(0, 255, 0), 1, 8);    //框出人脸位置}}namedWindow("Camera", 0); imshow("Camera", img);c = waitKey(4);//延迟4ms//std::cout << c << std::endl;//system("pause");}return 0;
}

2. 识别人脸眼睛

2.1 效果

人脸识别加框
眼睛加圆圈

2.2 问题

图框不稳定，识别率不高。

#include<iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;using namespace std;
using namespace cv;
void DetectFace(Mat, Mat);
CascadeClassifier faceCascade;//人脸检测的类CascadeClassifier eyes_Cascade;
int main(int argc, char** argv) {VideoCapture cap;if (!cap.open(0)) {cout << "摄像头打开失败!!" << endl;return -1;}if (!faceCascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml")) {cout << "人脸检测级联分类器没找到！！" << endl;return -1;}if (!eyes_Cascade.load("haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")) {cout << "眼睛检测级联分类器没找到！！" << endl;return -1;}Mat img, imgGray;int fps = 60;while (true) {cap >> img;cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);equalizeHist(imgGray, imgGray);//直方图均匀化DetectFace(img, imgGray);waitKey(1000 / fps);}return 0;
}void DetectFace(Mat img, Mat imgGray) {namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);vector<Rect> faces, eyes;faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 5, 0, Size(30, 30));for (auto b : faces) {cout << "输出一张人脸位置：(x,y):" << "(" << b.x << "," << b.y << ") , (width,height):(" << b.width << "," << b.height << ")" << endl;}if (faces.size() > 0) {for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {putText(img, "people!", Point(faces[i].x, faces[i].y - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 2.0, Scalar(0, 0, 255));rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 1, 8);cout << faces[i] << endl;//将人脸从灰度图中抠出来Mat face_ = imgGray(faces[i]);eyes_Cascade.detectMultiScale(face_, eyes, 1.2, 2, 0, Size(30, 30));for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) {Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25);circle(img, eye_center, radius, Scalar(65, 105, 255), 4, 8, 0);}}}imshow("src", img);
}

参考：
[1] 人眼识别
[2] Videocapture类使用介绍

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