原文地址:http://blog.csdn.net/sjz_iron/article/details/8560251
声明:本文代码来源于,实现平台为Linux+OpenCV,共分为两部分:人脸检测与人脸识别。本文为前半部分的代码,关于第二部分请参见http://blog.csdn.net/liudekuan/article/details/8560553。话不多言,以下给出代码及相关注解。
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#include "cv.h"
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#include "highgui.h"
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#include
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using namespace cv;
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int main(int argc, char** argv)
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{
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CvHaarClassifierCascade * pCascade = 0; // the face detector
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CvMemStorage * pStorage = 0; // expandable memory buffer
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CvSeq * pFaceRectSeq; // list of detected faces
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int i;
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// initializations
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IplImage * pInpImg = (argc > 1) ? cvLoadImage(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR) : 0;
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pStorage = cvCreateMemStorage(0);
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pCascade = (CvHaarClassifierCascade *)cvLoad
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(("/home/ldk/OpenCV-2.4.3/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"), 0, 0, 0 );
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// validate that everything initialized properly
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if( !pInpImg || !pStorage || !pCascade ){
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printf("Initialization failed: %s \n",
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(!pInpImg)? "didn't load image file" :
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(!pCascade)? "didn't load Haar cascade -- "
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"make sure path is correct" :
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"failed to allocate memory for data storage");
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exit(-1);
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}
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// detect faces in image
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pFaceRectSeq = cvHaarDetectObjects
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(pInpImg, pCascade, pStorage,
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1.1, // increase search scale by 10% each pass
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3, // drop groups of fewer than three detections
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CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, // skip regions unlikely to contain a face
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cvSize(0,0)); // use XML default for smallest search scale
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// create a window to display detected faces
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cvNamedWindow("Haar Window", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
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// draw a rectangular outline around each detection
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for(i=0;i<(pFaceRectSeq? pFaceRectSeq->total:0); i++ ){
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CvRect * r = (CvRect*)cvGetSeqElem(pFaceRectSeq, i);
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CvPoint pt1 = { r->x, r->y };
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CvPoint pt2 = { r->x + r->width, r->y + r->height };
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cvRectangle(pInpImg, pt1, pt2, CV_RGB(0,255,0), 3, 4, 0);
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}
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// display face detections
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cvShowImage("Haar Window", pInpImg);
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cvWaitKey(0);
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cvDestroyWindow("Haar Window");
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// clean up and release resources
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cvReleaseImage(&pInpImg);
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if(pCascade) cvReleaseHaarClassifierCascade(&pCascade);
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if(pStorage) cvReleaseMemStorage(&pStorage);
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return 0;
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}
相关注解:
代码15行:加载待检测的图像;
代码17-18行:加载人脸特征数据(以xml文件形式存储)。在OpenCV中提供了四个描述正面人脸的数据文件,分别为haarcascade_frontalface_alt.xml,haarcascade_
frontalface_default.xml,haarcascade_frontalface_alt_tree.xml,haarcascade_frontalface_alt2.xml。除此之外还提供了用以检测人眼区域、上下半身等特征数据;
其中第18行中的文件存放地址要根据自己的情况进行更改;
代码31-37行:利用cvHaarDetectObjects函数进行人脸检测。显然从此函数名称即可看出,此函数可用以检测图像中的各种物体而不限于人脸。具体检测何种物体则由加载的
xml特征描述文件决定;
代码42-48行:对检测到的人脸区域进行标注。
代码运行结果如下所示:
附录:ubuntu中opencv类库的安装(参考http://www.cnblogs.com/JohnShao/archive/2011/09/22/2184653.html)
1.首先在终端运行下列命令进行必要的编译环境安装。
sudo apt-get installbuild-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
2.下载相应的版本到电脑里面,这里我们以下载OpenCV-2.3.1为例。
cd 命令进入相应的下载目录。依次运行下列命令
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tar xf OpenCV-2.3.1.tar.bz2
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cd OpenCV-2.3.1
3.终端运行
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mkdir build //build目录名称可任意指定,存放路径也可任意
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cd build
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cmake .. //cmake命令后的参数为OpenCV-2.3.1目录,因为build为OpenCV-2.3.1的子目录,所以这里为".."表示build的父目录
4.依次运行
此时编译成功。
5 现在需要配置必要的库。运行 sudogedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
添加这句命令到文件中,/usr/local/lib,文件或许是空的,不影响。
6 运行此命令 sudoldconfig
7 现在运行这条命令 sudogedit /etc/bash.bashrc,添加下面两行到文件的末尾并保存。
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PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
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export PKG_CONFIG_PATH
8 运行例程测试
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cd ~
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mkdir openCV_samples
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cp OpenCV-2.3.1/samples/c/* openCV_samples
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cd openCV_samples/
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chmod +x build_all.sh
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./build_all.sh
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./facedetect --cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --scale=1.5 lena.jpg
在人脸识别过程中,人脸检测只是第一步,后续部分请参见http://blog.csdn.net/liudekuan/article/details/8560553。
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