opencv人脸识别--detectMultiScale函数

来源：互联网发布：淘宝轮播图怎么上传编辑：程序博客网时间：2024/06/10 08:52

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首先上两张图。

现在要对上面两张图进行人脸识别。

一、Haar特征分类器介绍

Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。

Haar特征分类器存放目录：OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下，opencv2.4.8版本下的Haar特征分类器如下：

haarcascade_eye.xmlhaarcascade_eye_tree_eyeglasses.xmlhaarcascade_frontalface_alt.xmlhaarcascade_frontalface_alt_tree.xmlhaarcascade_frontalface_alt2.xmlhaarcascade_frontalface_default.xmlhaarcascade_fullbody.xmlhaarcascade_lefteye_2splits.xmlhaarcascade_lowerbody.xmlhaarcascade_mcs_eyepair_big.xmlhaarcascade_mcs_eyepair_small.xmlhaarcascade_mcs_leftear.xmlhaarcascade_mcs_lefteye.xmlhaarcascade_mcs_mouth.xmlhaarcascade_mcs_nose.xmlhaarcascade_mcs_rightear.xmlhaarcascade_mcs_righteye.xmlhaarcascade_mcs_upperbody.xmlhaarcascade_profileface.xmlhaarcascade_righteye_2splits.xmlhaarcascade_smile.xmlhaarcascade_upperbody.xml

根据命名就可以很快知道各个分类器的用途。

其中：haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是人脸识别的Haar特征分类器了。

二、detectMultiScale函数详解

cvHaarDetectObjects是opencv1中的函数，opencv2中人脸检测使用的是 detectMultiScale函数。它可以检测出图片中所有的人脸，并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小（用矩形表示），函数由分类器对象调用：

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());

函数介绍：

参数1：image--待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度；

参数2：objects--被检测物体的矩形框向量组；
参数3：scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%;
参数4：minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。
如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors - 1 都会被排除。
如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框，
这种设定值一般用在用户自定义对检测结果的组合程序上；
参数5：flags--要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果设置为

CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域，

因此这些区域通常不会是人脸所在区域；
参数6、7：minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。

三、示例代码

#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <vector>#include <cstdio>using namespace std;using namespace cv;int main(){// 【1】加载分类器CascadeClassifier cascade;cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml");Mat srcImage, grayImage,dstImage;// 【2】读取图片srcImage = imread("image.jpg");dstImage = srcImage.clone();imshow("【原图】", srcImage);grayImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); // 生成灰度图，提高检测效率// 定义7种颜色，用于标记人脸Scalar colors[] ={// 红橙黄绿青蓝紫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)};// 【3】检测vector<Rect> rect;cascade.detectMultiScale(grayImage, rect, 1.1, 3, 0);  // 分类器对象调用printf("检测到人脸个数：%d\n", rect.size());// 【4】标记--在脸部画圆for (int i = 0; i < rect.size();i++){Point  center;int radius;center.x = cvRound((rect[i].x + rect[i].width * 0.5));center.y = cvRound((rect[i].y + rect[i].height * 0.5));radius = cvRound((rect[i].width + rect[i].height) * 0.25);circle(dstImage, center, radius, colors[i % 7], 2);}// 【5】显示imshow("【人脸识别detectMultiScale】", dstImage);waitKey(0);return 0;}

效果图：

如果要识别人体的其它部位，只需将上面的haarcascade_frontalface_alt2.xml分类器替换即可。

源码+图片下载：http://download.csdn.net/detail/itismelzp/9385247

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