本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测（人脸识别）。人脸检测可以说是学术界的宠儿，在不少EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。

    在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特征检测专题就详细介绍了人脸检测的原理——通过Haar特征来识别是否为人脸。Haar特征检测原理与Haar特征分类器的训练放到下一篇《【OpenCV入门指南】第十四篇  Haartraining》来讲，本篇主要介绍如何在OpenCV中使用Haar特征分类器来对图像中的人脸进行检测和识别。下面将分成五步来详细示范如何在OpenCV中进行人脸识别：

    一．人脸的Haar特征分类器是什么

    二．在哪找人脸的Haar特征分类器

    三．怎么用人脸的Haar特征分类器

    四．人脸识别示例代码

    五．人脸识别程序运行结果

 

一．人脸的Haar特征分类器是什么

人脸的Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人脸的Haar特征值。当然Haar特征的用途可不止可以用来描述人脸这一种，用来描述眼睛，嘴唇或是其它物体也是可以的。

 

二．在哪找人脸的Haar特征分类器

OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器。OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是用来检测人脸的Haar分类器。这个haarcascades目录下还有人的全身，眼睛，嘴唇的Haar分类器。读者可以仿照本方的例子来试验下效果看看。

 

三．怎么用人脸的Haar特征分类器

使用人脸的Haar特征分类器非常之简单，直接使用cvHaarDetectObjects。下面来看看这个函数的介绍：

函数功能：检测图像中的目录

函数原型：

CVAPI(CvSeq*) cvHaarDetectObjects(

  const CvArr* image,

  CvHaarClassifierCascade* cascade,

  CvMemStorage* storage,

  double scale_factor CV_DEFAULT(1.1),

  int min_neighbors CV_DEFAULT(3),

  int flags CV_DEFAULT(0),

  CvSize min_size CV_DEFAULT(cvSize(0,0)),

  CvSize max_size CV_DEFAULT(cvSize(0,0))

);

函数说明：

第一个参数表示输入图像，尽量使用灰度图以加快检测速度。

第二个参数表示Haar特征分类器，可以用cvLoad()函数来从磁盘中加载xml文件作为Haar特征分类器。

第三个参数为CvMemStorage类型，大家应该很熟悉这个CvMemStorage类型了，《OpenCV入门指南》中很多文章都介绍过了。

第四个参数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%

第五个参数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。

第六个参数要么使用默认值，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。

第七个，第八个参数表示检测窗口的最小值和最大值，一般设置为默认即可。

函数返回值：

函数将返回CvSeq对象，该对象包含一系列CvRect表示检测到的人脸矩形。

 

四．人脸识别示例代码

下面给出一个完整的示例代码，代码中的GetTickCount可以参阅《Windows 各种计时函数总结》，cvEqualizeHist可以参阅《【OpenCV入门指南】第八篇灰度直方图》。

[cpp]  view plain  copy
  1. <pre class="cpp" name="code">// 编译前请配置好VS2008的编译环境  
  2. // 详见《【OpenCV入门指南】第一篇 安装OpenCV》  
  3. // 地址： http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8225783  
  4.   
  5. // 本文配套博客文章地址：  
  6. // http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8426318  
  7.   
  8. // Haar特征检测 - 人脸识别  
  9. //By MoreWindows (http://blog.csdn.net/MoreWindows)  
  10. #include <opencv2/opencv.hpp>  
  11. #include <cstdio>  
  12. #include <cstdlib>  
  13. #include <Windows.h>  
  14. using namespace std;  
  15. int main()  
  16. {  
  17.     // 加载Haar特征检测分类器  
  18.     // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 下面是我机器上的文件路径  
  19.     const char *pstrCascadeFileName = "G:\\OpenCV\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";  
  20.     CvHaarClassifierCascade *pHaarCascade = NULL;  
  21.     pHaarCascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad(pstrCascadeFileName);  
  22.   
  23.     // 载入图像  
  24.     const char *pstrImageName = "101.jpg";  
  25.     IplImage *pSrcImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);  
  26.       
  27.     IplImage *pGrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);  
  28.     cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);  
  29.   
  30.     // 人脸识别与标记  
  31.     if (pHaarCascade != NULL)  
  32.     {         
  33.         CvScalar FaceCirclecolors[] =   
  34.         {  
  35.             {{0, 0, 255}},  
  36.             {{0, 128, 255}},  
  37.             {{0, 255, 255}},  
  38.             {{0, 255, 0}},  
  39.             {{255, 128, 0}},  
  40.             {{255, 255, 0}},  
  41.             {{255, 0, 0}},  
  42.             {{255, 0, 255}}  
  43.         };  
  44.   
  45.         CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage(0);  
  46.         cvClearMemStorage(pcvMStorage);  
  47.         // 识别  
  48.         DWORD dwTimeBegin, dwTimeEnd;  
  49.         dwTimeBegin = GetTickCount();  
  50.         CvSeq *pcvSeqFaces = cvHaarDetectObjects(pGrayImage, pHaarCascade, pcvMStorage);  
  51.         dwTimeEnd = GetTickCount();  
  52.   
  53.         printf("人脸个数: %d   识别用时: %d ms\n", pcvSeqFaces->total, dwTimeEnd - dwTimeBegin);  
  54.           
  55.         // 标记  
  56.         for(int i = 0; i <pcvSeqFaces->total; i++)  
  57.         {  
  58.             CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem(pcvSeqFaces, i);  
  59.             CvPoint center;  
  60.             int radius;  
  61.             center.x = cvRound((r->x + r->width * 0.5));  
  62.             center.y = cvRound((r->y + r->height * 0.5));  
  63.             radius = cvRound((r->width + r->height) * 0.25);  
  64.             cvCircle(pSrcImage, center, radius, FaceCirclecolors[i % 8], 2);  
  65.         }  
  66.         cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);  
  67.     }  
  68.       
  69.     const char *pstrWindowsTitle = "人脸识别 (http://blog.csdn.net/MoreWindows)";  
  70.     cvNamedWindow(pstrWindowsTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
  71.     cvShowImage(pstrWindowsTitle, pSrcImage);  
  72.   
  73.     cvWaitKey(0);  
  74.   
  75.     cvDestroyWindow(pstrWindowsTitle);  
  76.     cvReleaseImage(&pSrcImage);   
  77.     cvReleaseImage(&pGrayImage);  
  78.     return 0;  
  79. }</pre><br>  

五．人脸识别程序运行结果

运行结果一（单人正面）：

这张图的干扰太少，换张干扰大点的图来试试。

 

运行结果二（单人侧面）：

呵呵，左边那个人眼睛被挡住了，因此普通的人脸检测肯定难以识别的。

 

运行结果三（多人）：

效果还不错。当然商业级产品的准确度，性能，效率肯定会比OpenCV自带的分类器高的多。

Logo
CSDN学习社区

CSDN联合极客时间，共同打造面向开发者的精品内容学习社区，助力成长！

更多推荐

嵌入式作业（七）：基于Ardunio的STM32串口通信

嵌入式作业（七）0作业要求1Ardunio 完成STM32的串口通信（1）安装Ardunio IDE（2）stm32串口通信2关于 stduino IDE0作业要求安装 Ardunio IDE 和相关软件支持库，在Ardunio 完成STM32板子的串口通信程序：（1）持续向串口输出“Hello world！”；（2）当接收到“stop!”时，停止输出。网上有一个国人版的MCU集成开发平台， st

avatar CSDN学习社区

JDBC详解

JDBC文章目录JDBC什么是JDBC?JDBC驱动程序:Java使用JDBC访问数据库的步骤:设置classpath:Oracle连接字符串的书写格式:简单的例子:常用数据库的驱动程序及JDBC URL:Oracle数据库:SQL Server数据库MySQL数据库Access数据库PreparedStatement接口:JNDI-数据源（Data Source）与连接池（Connection

avatar CSDN学习社区

“模式识别与机器学习”学习笔记no2.再谈感知机

接**上篇：上篇主要进行了PLA，Pocket算法的理论过程分析和在给定数据集上利用pocket算法对数据集进行分类学习，得到错分数量最少的分类面。上篇中pocket算法的过程已经进行了编程和测试，框架已经建立了起来，这一篇主要上篇中没有提到或涉及不深的几个问题。1.数据集的构造。上篇是直接使用了题目给的向量，这次来根据正态分布来产生数据集。np.random.normal函数可以根据均值和方差生

avatar CSDN学习社区