opencv2实现人脸及人眼检测_相当稳定

时间：2014-12-11 14:05:39 阅读：211 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

//opencv2检测人脸人眼的方法有很多，我试了集中，下面的程序得到的结果最准确。人可以随意动，只要摄像头可以，就没有问题。  

[cpp]view
 plaincopyprint?

/* */  

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"  

 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  

 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  

 #include <iostream>  

 #include <stdio.h>  

#include <opencv2/core/core.hpp>   

 using namespace std;  

 using namespace cv;  

 // Function Headers   

 void detectAndDisplay( Mat frame );  

 // Global variables   

 String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";  

 String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";  

 CascadeClassifier face_cascade;  

 CascadeClassifier eyes_cascade;  

 string window_name = "Capture - Face detection";  

 RNG rng(12345);  

 // @function main   

 int main( int argc, const char** argv )  

 {  

  // CvCapture* capture;  

   Mat frame;  

   //-- 1. Load the cascades  

   if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };  

   if( !eyes_cascade.load( eyes_cascade_name ) ){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };  

   //-- 2. Read the video stream  

   CvCapture* capture=cvCaptureFromCAM(0);  

   //capture = cvCaptureFromCAM( -1 );  

   if( capture )  

   {  

     while( true )  

     {  

   frame = cvQueryFrame( capture );  

   //-- 3. Apply the classifier to the frame  

       if( !frame.empty() )  

       { detectAndDisplay( frame ); }  

       else  

       { printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break; }  

       int c = waitKey(10);  

       if( (char)c == ‘c‘ ) { break; }  

      }  

   }  

   return 0;  

 }  

// @function detectAndDisplay   

void detectAndDisplay( Mat frame )  

{  

  std::vector<Rect> faces;  

  Mat frame_gray;  

  cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );  

  equalizeHist( frame_gray, frame_gray );  

  //-- Detect faces  

  face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );  

  for( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )  

  {  

    Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );  

    ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 2, 8, 0 );  

    Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );  

    std::vector<Rect> eyes;  

    //-- In each face, detect eyes  

    eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 |CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );  

    for( size_t j = 0; j < eyes.size(); j++ )  

     {  

       Point center( faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width*0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height*0.5 );  

       int radius = cvRound( (eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25 );  

       circle( frame, center, radius, Scalar( 255, 0, 0 ), 4, 8, 0 );  

     }  

  }  

  //-- Show what you got  

  imshow( window_name, frame );  

 }

标签：计算机视觉 opencv2 人脸检测

原文地址：http://blog.csdn.net/hanshuning/article/details/41865305

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