当前位置:首页 >> IT/计算机 >>

利用OpenCV检测图像中的人脸(傻瓜教程)


利用 OpenCV 检测图像中的人脸
工程创建准备: 1. 安装 Visual C++ 6.0 或以上版本,本机安装 Visual C++ 6.0 2. 安装 OpenCV 及配置

OpenCV 1.0 在 VC6 下安装与配置
参考网站:http://www.opencv.org.cn

安装 OpenCV

>下载 OpenCV 安装程序。假如要将 OpenCV 安装到 C:\Program Files\OpenCV。在 安装时选择"将\OpenCV\bin 加入系统变量"(Add\OpenCV\bin to the systerm PATH)。

配置 Windows 环境变量
检查 C:\Program Files\OpenCV\bin 是否已经被加入到环境变量 PATH,如果没 有,请加入。

选择高级选项,然后选择“环境变量”,查看是否加入,如果没有则将其加入

加入后,在任务管理器里重启 explorer.exe

配置 Visual C++ 6.0 全局设置
菜单 Tools(工具)->Options (选择) ->Directories (目录) 先设置 lib 路径, : 选择 Library files,在下方填入路径: C:\Program Files\OpenCV\lib 然后选择 include files,在下方填入路径: C:\Program C:\Program C:\Program C:\Program C:\Program C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include Files\OpenCV\cv\include Files\OpenCV\cvaux\include Files\OpenCV\ml\include Files\OpenCV\otherlibs\highgui Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include

然后选择 source files,在下方填入路径: C:\Program C:\Program C:\Program C:\Program C:\Program Files\OpenCV\cv\src Files\OpenCV\cxcore\src Files\OpenCV\cvaux\src Files\OpenCV\otherlibs\highgui Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\src\windows

最后点击“ok”,完成设置。

在 Visual C++ 6.0 下创建使用 OpenCV 的 VC Project 下创建使用 正常启动 Visual C++ 6.0,并创建 project。

项目设置
每创建一个将要使用 OpenCV 的 VC Project, 都需要给它指定需要的 lib。 菜单: Project(工程)->Settings(设置),然后将 Setting for(设置)选为 All Configurations(所有配置),然后选择右边的 link(连接)标签,在 Object/library modules(对象/库模块)附加上

cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib 如果你不需要这么多 lib,你可以只添加你需要的 lib。

创建以下 win32 console application 程序进行测试。

#include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h>

int main(int argc, char *argv[]) {

IplImage *img = cvLoadImage("lena.jpg"); cvNamedWindow("Image:", 1); cvShowImage("Image:", img); cvWaitKey(); cvDestroyWindow("Image:"); cvReleaseImage(&img); return 0; }

如果能够编译链接成功,则说明配置成功,否则检查前面的配置步骤。

开始创建工程
1, 打开 Visual C++ 6.0, 创建一个 “Win32 Console Application” 类型的工程, 工程名称取 “test” , 单击“确定” ,然后单击“完成” ,结束应用程序创建。 2, 将…\OpenCV\data\haarcascades 目录下的数据文件 haarcascade_frontalface_alt.xml 复制 到 工 程 目 录 文 件 夹 中 。 其 中 , …\OpenCV 为 OpenCV 的 安 装 目 录 , 数 据 文 件 haarcascade_frontalface_alt.xm 为人脸检测时所用到得分类器。 3, 源程序代码如下: /*test.cpp 文件完整代码*/ #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; static CvMemStorage* storage = 0; void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name ="haarcascade_frontalface_alt.xml"; 要用到的分类器 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) //人脸检测

{ cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); 所用的分类器 if( !cascade ) { fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" ); return -1; } storage = cvCreateMemStorage(0); 存储结构,用来存储人脸在图像中的位置 cvNamedWindow( "result", 1 ); //const char* filename = "lena.jpg"; 图像(包含绝对路径) const char* filename = "景甜.jpg"; IplImage* image = cvLoadImage( filename, 1 ); detect_and_draw( image ); 载的图像进行检测 cvWaitKey(0); cvReleaseImage( &image ); cvDestroyWindow("result"); return 0; } void detect_and_draw( IplImage* img ) { 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 ); IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale), cvRound (img->height/scale)), 8, 1 ); cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY ); cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR ); //加载人脸检测

//动态

//待检测

//加载图像 //对加

cvEqualizeHist( small_img, small_img ); cvClearMemStorage( storage ); if( cascade ) { /*函数 cvHaarDetectObjects 检测图像中的目标,由 OpenCV 提供。*/ CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage, 1.1, 2, 0 , cvSize(30, 30) ); for( int i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ ) { CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i ); CvPoint center; int radius; center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale); center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale); radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale); cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 ); } } cvShowImage( "result", img ); cvReleaseImage( &gray ); cvReleaseImage( &small_img ); }

/* stdafx.h 文件完整代码*/ // stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件, 标准系统包含文件的包含文件, // 或是经常使用但不常更改的 // 特定于项目的包含文件 // #pragma once

#define WIN32_LEAN_AND_MEAN #include <stdio.h> #include <tchar.h>

// 从 Windows 头中排除极少使用的资料

// TODO: 在此处引用程序需要的其他头文件

/* stdafx.cpp 文件完整代码*/

// stdafx.cpp : 只包括标准包含文件的源文件 // FaceDetection.pch 将作为预编译头 // stdafx.obj 将包含预编译类型信息 #include "stdafx.h" // TODO: 在 STDAFX.H 中 // 引用任何所需的附加头文件,而不是在此文件中引用 引用任何所需的附加头文件, 4, 项目配置 ,
每创建一个将要使用 OpenCV 的 VC Project, 都需要给它指定需要的 lib。 菜单: Project->Settings, 然后将 Setting for 选为 All Configurations, 然后选择右边的 link 标签, Object/library modules 在 附加上

cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib
如果你不需要这么多 lib,你可以只添加你需要的 lib。

5, 编译工程 , 在编译前,将要进行人脸检测的图片放到工程目录下,图片的名称要与代码中的名称对应。 如:const char* filename = "景甜.jpg";//待检测图像(包含绝对路径) 一切准备就绪,编译并连接工程,运行生成的文件。效果如下:


相关文章:
基于OpenCV的人脸识别算法研究
的人脸识别算法研究摘要:通过对基于 Adaboost 人脸检测算法的研究,利用该算法与计算机视觉类库 openCV 进行人脸检测系统的设计,实现了对出现在视频或图像中的人脸检测...
毕业设计:基于OpenCV的人脸识别算法(终稿)-精品
毕业设计:基于OpenCV的人脸识别算法(终稿)-精品_工...人脸检测的目的是自动确定 输入图像中是否存在人脸,...该项目的主要目标是利用视频 理解、网络通信、多种...
基于opencv的视频人脸识别系统-毕业论文
人脸检测人脸识别的 前提,本文采用基于 OpenCV 的快速人脸检测算法实现视频图像中人脸的快速定 位和提取; (3)设计了基于 AdaBoost 算法的视频人脸识别方法。应用 ...
OpenCV学习笔记3找出人脸,同时比较两张图片中的人脸相...
OpenCV学习笔记3找出人脸,同时比较两张图片中的人脸相似度_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。计算机视觉使用opencv实现人脸检测和图片对比。OpenCV...
基于opencv的人脸识别系统_图文
本论文以 OPENCV 库为基础,采用 QT 作为图形界面开发,具有人脸采集,图片训练,数据库管理及人脸识别等功能。 该系统能够进行长时间的运行并测试稳定, 在程序中提供...
人脸检测算法原理及OpenCV人脸检测程序分析
人脸检测算法原理及OpenCV人脸检测程序分析_IT/计算机_专业资料。人脸检测算法原理...Adaboost 算法的循环中,首先利用各种弱分类器 对训练图片库进行分类, 准确度最...
OpenCV利用摄像头人脸识别
OpenCV利用摄像头人脸识别_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。? Introduction ...到场景图像, 从中检测人脸用方框标出, 并利用提供的数据库进行人脸识 别,...
[作业]OpenCV人脸识别_图文
本文基于 OpenCV 视觉库具体的设计并开发 了对数字图像中的人脸检测的程序,所...b.分类器训练: 利用 OpenCV 视觉库包含的 opencv_createsamples.exe 程序建立...
基于Opencv的视频人脸检测程序源代码(可运行)
基于Opencv的视频人脸检测程序源代码(可运行)_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。在图片中人脸检测的基础上,可以实现视频中动态的人脸识别,准确度高。...
基于opencv的人脸识别程序-代码
关键词 : OpenCV ; 人脸检测 ; Ip IImage 中分类号 : TP391. 41 ...以使之能 高效而充分地利用英特尔系列处理芯片的设计体系 ,对于 Pentium MMX 、...
更多相关标签: