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OpenCV人脸检测代码

作者:admin | 分类:AI技术供需平台 | 标签:人脸检测 

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h> //用于防御式编程
#include <math.h>
#include <float.h>//<float.h>与<limits.h>一样是定义边界值的,<float.h>定义的是浮点数的边界值
#include <limits.h>
#include <time.h>
#include <ctype.h>//在调用字符函数时,在源文件中包含的头文件

#ifdef _EiC
#define WIN32
#endif


static CvMemStorage *storage = 0;
static CvHaarClassifierCascade *cascade = 0;//harr 分类器级联的内部标识形式

void detect_and_draw( IplImage *image);

const char *cascade_name ="F://OpenCV//OpenCV//data//haarcascades//haarcascade_frontalface_alt2.xml";
int main()
{
CvCapture *capture = 0;
IplImage *frame, *frame_copy = 0;
const char *input_name;
cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0);
if ( !cascade )
{
fprintf( stderr, "ERROR:没有文件/n");
return -1;
}
storage = cvCreateMemStorage(0);//创建内存块
capture = cvCaptureFromCAM(0);//获取摄像头
cvNamedWindow( "人脸识别", 1);//创建格式化窗口

if (capture)
{
//循环从摄像头读出图片进行检测
while(1)
{
//从摄像头或者视频文件中抓取帧 
//函数cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取一帧,然后解压并返回这一帧。
//这个函数仅仅是函数cvGrabFrame和函数cvRetrieveFrame在一起调用的组合。返回的图像不可以被用户释放或者修改。
if (!cvGrabFrame( capture )){
break;
}
frame = cvRetrieveFrame( capture ); //获得由cvGrabFrame函数抓取的图片
if (!frame){break;} 
if (!frame_copy){
frame_copy = cvCreateImage(cvSize(frame->width,frame->height),IPL_DEPTH_8U,frame->nChannels);
}
//图像原点或者是左上角 (img->origin=IPL_ORIGIN_TL)或者是左下角(img->origin=IPL_ORIGIN_BL)
if (frame->origin == IPL_ORIGIN_TL){
cvCopy (frame, frame_copy, 0);
}
else{
//flip_mode = 0 沿X-轴翻转, flip_mode > 0 (如 1) 沿Y-轴翻转, flip_mode < 0 (如 -1) 沿X-轴和Y-轴翻转.见下面的公式 
//函数cvFlip 以三种方式之一翻转数组 (行和列下标是以0为基点的): 
cvFlip (frame, frame_copy, 0);//反转图像
}
detect_and_draw( frame_copy ); // 检测并且标识人脸
if(cvWaitKey (10) >= 0)
break;
}

//释放指针
cvReleaseImage( &frame_copy );
cvReleaseCapture( &capture);
}

cvDestroyWindow("人脸识别");
return 0;
}


void detect_and_draw(IplImage *img) //检测和画出人脸的函数体
{
//随机颜色
static CvScalar colors[] =
{
{{0,0,255}},
{{0,128,255}},
{{0,255,255}},
{{0,255,0}},
{{255,128,0}},
{{255,255,0}},
{{255,0,0}},
{{255,0,255}}
};

double scale = 1.3;
IplImage *gray = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), 8, 1);//灰度图像
IplImage *small_img = cvCreateImage(cvSize(cvRound(img->width/scale),cvRound(img->height/scale)),8, 1);
int i;
cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);//把输入的彩色图像转化为灰度图像
cvResize(gray, small_img,CV_INTER_LINEAR);//缩小灰色图片
cvEqualizeHist(small_img, small_img);//灰度图象直方图均衡化
cvClearMemStorage(storage);//释放内存块

if (cascade)
{
double t = (double)cvGetTickCount();//精确测量函数的执行时间
//从目标图像small_img中检测出人脸
CvSeq *faces = cvHaarDetectObjects(small_img, cascade,storage,1.1,2,0,cvSize(30, 30));
t = (double)cvGetTickCount() - t; //计算检测到人脸所需时间
printf("检测所用时间 = %gms/n",t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.));//打印到屏幕

//画出检测到的人脸外框(可检测到多个人脸)
for (i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++)
{
//返回索引所指定的元素指针
CvRect *r = (CvRect*)cvGetSeqElem(faces, i); 
//用矩形
//确定两个点来确定人脸位置因为用cvRetangle
CvPoint pt1, pt2;
//找到画矩形的两个点
pt1.x = r->x*scale;
pt2.x = (r->x+r->width)*scale;
pt1.y = r->y*scale;
pt2.y = (r->y+r->height)*scale;
//画出矩形
cvRectangle( img, pt1, pt2, colors[i%8], 3, 8, 0 );
}

}
cvShowImage("人脸识别",img);
cvReleaseImage(&gray);
cvReleaseImage(&small_img);
}


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