OpenCvSharp人脸识别系统(视频中的人脸)

前段时间因项目中有用到人脸识别，折腾了好久才解决了问题。现将简单的人脸识别功能分享出来，供大家研究。 是基于OpenCVSharp写的人脸识别功能，启用电脑自带的摄像头，识别到人脸图片，并以视频的形式显示到界面上。

1、基本介绍

1.1  本系统是基于.Net Framework 4.0所开发，采用Visual Studio 2012，OpenCvSharp进行人脸识别。

OpenCvSharp下载地址：https://github.com/shimat/opencvsharp/releases

下载界面如下图所示，根据自己情况，下载32位或64位的。

1.2  项目中运用的为“net40”所对应的dll，注意要选择正确版本的dll，否则会出现错误，本人在此地方折腾了好久

2、新建项目

2.1  在Visual Studio 2012中新建项目，选择.Net Framework4.0 的版本,这个地方一定要与所选择的OpenCVSharp的版本一致。

2.2  添加OpenCVSharp DLL引用

2.3  复制OpenCvSharpExtern.dll到项目的bin\Debug下

2.4  界面设计

稍微有点.Net  WinForm基础，此地方都不是问题，在此就直接上图。

一个 PictureBox,二个Button按钮控件

3、开启电脑摄像头

3.1  开启摄像头代码，核心代码如下，本人只研究了开启电脑摄像头，至于能否开启其他设备的摄像头，大家可以去尝试下。

                myVideoCapture = new VideoCapture(CaptureDevice.Any);                
                if (!myVideoCapture.IsOpened())
                {
                    MessageBox.Show("摄像头开启失败", "故障", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
                    return;
                }
                myVideoCapture.Set(CaptureProperty.FrameWidth, 450);//宽度
                myVideoCapture.Set(CaptureProperty.FrameHeight, 360);//高度
                isOpenCamera = true;
                myThread = new Thread(playVideo);
                myThread.Start();
                btnOpen.Text = "关闭摄像头";

4、显示视频至界面

4.1  开启线程，显示视频到画面上,核心代码如下

           while (true)
            {
                Mat myFrame = new Mat();
                myVideoCapture.Read(myFrame);

                int sleepTime = (int)Math.Round(1000 / myVideoCapture.Fps);
                Cv2.WaitKey(sleepTime);
                if (myFrame.Empty())
                {
                    continue;
                }
                Cv2.Flip(myFrame, myFrame, OpenCvSharp.FlipMode.Y);
                Rect myRect = new Rect(0, 0, 450, 360);
                Mat newFrame = new Mat(myFrame, myRect);
                if (isFaceDetect)
                {
                    faceDetect(newFrame);
                }
                else
                {
                    picCamera.Image = newFrame.ToBitmap();
                }
                myFrame.Release();
            }

4、OpenCVSharp识别人脸

4.1  将视频中每帧所对应的图片进行识别，对识别到的人脸，以绿色圈起来,显示到界面上

本例中采用的是只能识别正脸的方式

            Mat grayImage = new Mat();
            Cv2.CvtColor(src, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
            Cv2.EqualizeHist(grayImage, grayImage);

            CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier(@"haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml");
            Rect[] faces = cascade.DetectMultiScale(
                image: grayImage,
                scaleFactor: 1.1,
                minNeighbors: 1,
                flags: HaarDetectionType.DoRoughSearch | HaarDetectionType.ScaleImage,
                minSize: new OpenCvSharp.Size(30, 30)
            );
            if (faces.Length <= 0) //没识别到人脸
            {
                picCamera.Image = src.ToBitmap();                
            }
            else
            {
                Bitmap myBitmap = src.ToBitmap();
                Graphics g = Graphics.FromImage(myBitmap);
                Font font = new Font("宋体", 16, GraphicsUnit.Pixel);
                SolidBrush fontLine = new SolidBrush(Color.Yellow);                
                foreach (Rect face in faces)
                {
                    g.DrawRectangle(new Pen(Color.YellowGreen, 2), face.X, face.Y, face.Width, face.Height);                   
                }
                g.Save();
                picCamera.Image = myBitmap;                            
            }

6、效果图

6、总结

利用.Net 对OpenCVSharp进行操作，本人也只能算是简单的了解，可能还有很多地方需要去深挖研究。做项目时，在找资料上浪费了很多时间，特总结下，避免在浪费时间。

后续有时间了，在总结抓拍，训练，人脸比对等功能。

此Demo的下载地址为，仅供大家参考：

https://download.csdn.net/download/auogsy/11614517