一、检测图片中的人脸
【流程图】
【源代码】
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
/** 函数声明 */
void detectAndDisplay(Mat frame);
/** 全局变量 */
string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt2.xml";
//string eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
string eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
string window_name = "Capture - Face detection";
/** @主函数 */
int main(int argc, const char** argv)
{
Mat frame;
//-- 1. 加载级联分类器文件
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; };
frame=imread("F:\\磊神图片\\2\\2.jpg");
detectAndDisplay(frame);
imwrite("F:\\磊神图片\\2\\12.jpg",frame);
//imshow("frame",frame);
waitKey(0);
return 0;
}
/** @函数 detectAndDisplay */
void detectAndDisplay(Mat frame)
{
std::vector<Rect> faces;
Mat frame_gray;
char temp[20];
Mat logo=imread("F:\\磊神图片\\2\\11.jpg");
cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY);
equalizeHist(frame_gray, frame_gray);
//<-- 多尺寸检测人脸
face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1,2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(0, 0));
for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
{
resize(logo,logo,Size(faces[i].width,faces[i].height));
rectangle(frame,Point(faces[i].x-2,faces[i].y-2),Point(faces[i].x + faces[i].width+2,faces[i].y + faces[i].height+2),Scalar(0,255,0),1,CV_AA);
sprintf(temp,"Pig%d",i);
putText(frame,temp,Point(faces[i].x,faces[i].y-5),FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,Scalar(255,255,255),1,CV_AA);
Mat ROI=frame(Rect(faces[i].x,faces[i].y,faces[i].width,faces[i].height));//Zone0为整个ROI
logo.copyTo(ROI);//logo复制到ROI上面
}
//<-- 显示结果图像
imshow(window_name, frame);
}
【注意点】
1、加载人脸训练模型是否成功是检测人脸的关键部分，如果没检测到人脸有可能就是加载模型失败的原因。
if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };
2、读取图片失败，图片路径不正确。
3、人脸检测函数的参数设置
face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1,2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(0, 0));
原型：
void detectMultiScale( const Mat& image,
CV_OUT vector<Rect>& objects,
double scaleFactor=1.1,
int minNeighbors=3, int flags=0,
Size minSize=Size(),
Size maxSize=Size() );
- scaleFactor为人脸检测窗口的搜索尺度，默认为1.1，数值越小，检测率越高，但是消耗CPU。
- minNeighbors为最小相邻窗口，默认为3，同样也是数值越小，检测率越高，但是消耗CPU,同时也会带来误检。
- minSize和maxSize为搜索图片的尺寸大小，根据实际情况确定，如果不确定就把值设小点就可以了。
4、表情包的尺寸应该与ROI的尺寸相同，不然会贴不上去，使用resize()函数修改一下尺寸就可以了。
resize(logo,logo,Size(faces[i].width,faces[i].height));
Mat ROI=frame(Rect(faces[i].x,faces[i].y,faces[i].width,faces[i].height));//Zone0为整个ROI
