《利用OpenCV检测图像中的人脸.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《利用OpenCV检测图像中的人脸.docx（7页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、利用OpenCV检测图像中的人脸利用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： 安装OpenCV 下载OpenCV安装程序。假如要将OpenCV安装到C:Program FilesOpenCV。在安装时选择将OpenCVbin加入系统变量。 配置Windows环境变量 检查C:Program FilesOpenCVbin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
2、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-Directories：先设置lib路径，选择Library files，在下方填入路径： C:Program FilesOpenCVlib 然后选择include files，在下方填入路径： C:Program FilesOpenCVcxcoreinclude C:Program FilesOpenCVcvinclude C:Program FilesOpenCVcvauxinclude C:Program FilesOpenCVmlincl
3、ude C:Program FilesOpenCVotherlibshighgui C:Program FilesOpenCVotherlibscvcaminclude 然后选择source files，在下方填入路径： C:Program FilesOpenCVcvsrc C:Program FilesOpenCVcxcoresrc C:Program FilesOpenCVcvauxsrc C:Program FilesOpenCVotherlibshighgui C:Program FilesOpenCVotherlibscvcamsrcwindows 最后点击“ok”，完成设置。 在V
4、isual C+ 6.0下创建使用OpenCV的VC Project 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-Settings，然后将Setting for选为All Configurations，然后选择右边的link标签，在Object/library modules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win3
5、2 console application程序进行测试。 #include #include #include 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、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OpenCVdatahaarcascades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 h
7、ighgui.h #include static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; static CvMemStorage* storage = 0; void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name =haarcascade_frontalface_alt.xml; /人脸检测要用到的分类器 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv) cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_nam
8、e, 0, 0, 0 ); /加载人脸检测所用的分类器 if( !cascade ) fprintf( stderr, ERROR: Could not load classifier cascaden ); return -1; storage = cvCreateMemStorage(0); /动态存储结构，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 = cvLoadI
9、mage( 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; Ipl
10、Image* 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 ); /待检测 /加载图像 /对加 cvEqualizeHist( small_img,
11、 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 total : 0); i+ ) CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i ); CvPoint center; int
12、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, colorsi%8, 3, 8, 0 ); cvShowImage( result, img ); cvReleaseImage( &gray ); cvReleaseImage( &small_img ); /* stdafx.h文件
13、完整代码*/ / stdafx.h : 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 / 从 Windows 头中排除极少使用的资料 #include #include / 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:
14、 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 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，在Object/library modules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：
