【OpenCV人臉識別入門教程之二】人臉檢測
阿新 • • 發佈：2019-01-08
本篇文章主要介紹瞭如何使用OpenCV實現人臉檢測。本文不具體講解人臉檢測的原理，直接使用OpenCV實現。
OpenCV版本：2.4.10；VS開發版本：VS2012。
一、OpenCV人臉檢測
要實現人臉識別功能，首先要進行人臉檢測，判斷出圖片中人臉的位置，才能進行下一步的操作。
1、OpenCV人臉檢測的方法
在OpenCV中主要使用了兩種特徵（即兩種方法）進行人臉檢測，Haar特徵和LBP特徵。
在OpenCV中，使用已經訓練好的XML格式的分類器進行人臉檢測。在OpenCV的安裝目錄下的sources資料夾裡的data資料夾裡可以看到下圖所示的內容：
上圖中資料夾的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分別表示通過“haar”、“hog”和“lbp”三種不同的特徵而訓練出的分類器：即各資料夾裡的檔案。"haar"特徵主要用於人臉檢測，“hog”特徵主要用於行人檢測，“lbp”特徵主要用於人臉識別。開啟“haarcascades”資料夾，如下圖所示
圖中的XML檔案即是我們人臉檢測所需要的分類器檔案。在實際使用中，推薦使用上圖中被標記的“haarcascade_frontalface_alt2.xml”分類器檔案，準確率和速度都比較好。
2、OpenCV中的人臉檢測的類
在OpenCV中，使用類“CascadeClassifier”進行人臉檢測
CascadeClassifier faceCascade; //例項化物件所需要使用的函式：
faceCascade.load("../data/haarcascade_frontalface_alt2"); //載入分類器 faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 6, 0, Size(0, 0)); //多尺寸檢測人臉
實現人臉檢測主要依賴於detectMultiScale()函式，下面簡單說一下函式引數的含義，先看函式原型：
CV_WRAP virtual 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() );
各引數含義：
- const Mat& image: 需要被檢測的影象（灰度圖）
- vector<Rect>& objects: 儲存被檢測出的人臉位置座標序列
- double scaleFactor: 每次圖片縮放的比例
- int minNeighbors: 每一個人臉至少要檢測到多少次才算是真的人臉
- int flags： 決定是縮放分類器來檢測，還是縮放影象
- Size(): 表示人臉的最大最小尺寸
二、程式碼實現
1、檢測圖片中的人臉
//標頭檔案
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
//人臉檢測的類
CascadeClassifier faceCascade;
int main()
{
faceCascade.load("../data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"); //載入分類器，注意檔案路徑
Mat img = imread("../data/PrettyGirl.jpg");
Mat imgGray;
vector<Rect> faces;
if(img.empty())
{
return 1;
}
if(img.channels() ==3)
{
cvtColor(img, imgGray, CV_RGB2GRAY);
}
else
{
imgGray = img;
}
faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 6, 0, Size(0, 0)); //檢測人臉
if(faces.size()>0)
{
for(int i =0; i<faces.size(); i++)
{
rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height),
Scalar(0, 255, 0), 1, 8); //框出人臉位置
}
}
imshow("FacesOfPrettyGirl", img);
waitKey(0);
return 0;
}
結果如下圖：
2、檢測視訊中的人臉
//標頭檔案
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
//人臉檢測的類
CascadeClassifier faceCascade;
int main()
{
faceCascade.load("../data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"); //載入分類器，注意檔案路徑
VideoCapture cap;
cap.open(0); //開啟攝像頭
//cap.open("../data/test.avi"); //開啟視訊
Mat img, imgGray;
vector<Rect> faces;
int c = 0;
if(!cap.isOpened())
{
return 1;
}
while(c!=27)
{
cap>>img;
if(img.channels() ==3)
{
cvtColor(img, imgGray, CV_RGB2GRAY);
}
else
{
imgGray = img;
}
faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 6, 0, Size(0, 0)); //檢測人臉
if(faces.size()>0)
{
for(int i =0; i<faces.size(); i++)
{
rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height),
Scalar(0, 255, 0), 1, 8); //框出人臉位置
}
}
imshow("Camera", img);
c = waitKey(1);
}
return 0;
}
在視訊實時檢測時，可能會出現卡頓，是因為檢測人臉花費了過多的時間，這裡程式碼只實現基本功能，並未優化。
本文完。