VS2010+Opencv2.4.4+MFC實現人臉檢測與識別
阿新 • • 發佈：2019-01-06
運用Opencv實現人臉的檢測和識別是非常方便的，也比較常用。對於人臉檢測可以用Opencv自帶的分類器實現，而人臉識別需要自建訓練分類器，以及收集人臉資料。本文重點講講人臉資料的訓練以及人臉識別的實現，識別功能的實現也結合了MFC這個基礎類庫，介面更加美觀。
1.人臉資料訓練
在人臉模型的訓練時，可以通過CSV檔案來讀取。人臉資料為The AT&TFacedatabase，其中有40個人的人臉資料，每人10張。訓練時可加入自己的人臉圖片集，編號可記為41。關於人臉的提取可用ROI感興趣區域分割即可。CSV檔案主要儲存人臉圖片的路徑和人臉的標籤。例如本文生成的CSV檔案at.txt，如圖所示：
得到上述at.txt檔案後進行資料的訓練。訓練時用到了Opencv中提供的Facerecognixzer這個類，並且Opencv自帶了三個人臉識別的演算法：Eigenfaces，Fisherfaces以及區域性二值模式直方圖（LBPH）。這三個演算法訓練可得到三個XML檔案，具體的訓練格式如下：
具體的完整程式碼可參考引用的博文，可以實現人臉資料集的訓練。Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer(); model->train(images, labels); model->save("MyFacePCAModel.xml"); Ptr<FaceRecognizer> model1 = createFisherFaceRecognizer(); model1->train(images, labels); model1->save("MyFaceFisherModel.xml"); Ptr<FaceRecognizer> model2 = createLBPHFaceRecognizer(); model2->train(images, labels); model2->save("MyFaceLBPHModel.xml");
2.人臉的識別
人臉識別的資料比較多了，網上開源的程式碼也很多，前面引用的博文裡有具體的程式碼，也可以執行實現，這裡就不貼了。人臉識別過程中主要用到haarcascade_frontalface_alt.xml這個檔案，使用該檔案主要實現人臉的檢測,框出人臉位置，再使用訓練得到的檔案（比如本文選用MyFacePCAModel.xml）來預測識別結果。測試的程式一般格式如下：
得到預測的識別結果，參考的博文中直接用modelPCA->predict(face_test)，但本文測試得到的識別結果並不理想;//建立用於存放人臉的向量容器 vector<Rect> faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); //改變影象大小，使用雙線性差值 //變換後的影象進行直方圖均值化處理 equalizeHist(gray, gray); cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(30, 30));
Mat face_test;
int predictPCA = 0;
if (face.rows >= 120)
{
resize(face, face_test, Size(92, 112)); }
if (!face_test.empty()) {
predictPCA = modelPCA->predict(face_test);
}if (!face_test.empty())
{
//測試影象應該是灰度圖
modelPCA->predict(face_test,predictedLabel,predicted_confidence);
//predictPCA = modelPCA->predict(face_test);
}
cout << predictPCA << endl;
if (predictedLabel == 0)//predictPCA == 40
{
string name = "HuFuping";
putText(frame, name, text_lb, FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255));
}
關於的MFC的使用與實現本文暫不具體介紹，不是很複雜，謝謝支援~