opencv中facedetect例子浅析

detectMultiScale函数详解

cvHaarDetectObjects是opencv1中的函数，opencv2中人脸检测使用的是 detectMultiScale函数。它可以检测出图片中所有的人脸，并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小（用矩形表示），函数由分类器对象调用：

void detectMultiScale(
	const Mat& image,
	CV_OUT vector& objects,
	double scaleFactor = 1.1,
	int minNeighbors = 3, 
	int flags = 0,
	Size minSize = Size(),
	Size maxSize = Size()
);

函数介绍：

参数1：image--待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度；

参数2：objects--被检测物体的矩形框向量组；
参数3：scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%;
参数4：minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。
        如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors - 1 都会被排除。
        如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框，
        这种设定值一般用在用户自定义对检测结果的组合程序上；
参数5：flags--要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果设置为

        CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域，

        因此这些区域通常不会是人脸所在区域；
参数6、7：minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。

#include 
#include 
#include 

#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	
	// 【1】加载分类器
	CascadeClassifier cascade;
	cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml");

	Mat srcImage, grayImage,dstImage;
	// 【2】读取图片
	srcImage = imread("image.jpg");
	dstImage = srcImage.clone();
	imshow("【原图】", srcImage);

	grayImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());
	cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); // 生成灰度图，提高检测效率

	// 定义7种颜色，用于标记人脸
	Scalar colors[] =
	{
		// 红橙黄绿青蓝紫
		CV_RGB(255, 0, 0),
		CV_RGB(255, 97, 0),
		CV_RGB(255, 255, 0),
		CV_RGB(0, 255, 0),
		CV_RGB(0, 255, 255),
		CV_RGB(0, 0, 255),
		CV_RGB(160, 32, 240)
	};

	// 【3】检测
	vector rect;
	cascade.detectMultiScale(grayImage, rect, 1.1, 3, 0);  // 分类器对象调用

	printf("检测到人脸个数：%d\n", rect.size());

	// 【4】标记--在脸部画圆
	for (int i = 0; i < rect.size();i++)
	{
		Point  center;
		int radius;
		center.x = cvRound((rect[i].x + rect[i].width * 0.5));
		center.y = cvRound((rect[i].y + rect[i].height * 0.5));

		radius = cvRound((rect[i].width + rect[i].height) * 0.25);
		circle(dstImage, center, radius, colors[i % 7], 2);
	}

	// 【5】显示
	imshow("【人脸识别detectMultiScale】", dstImage);
	
	waitKey(0);
	return 0;
}

如果要识别人体的其它部位，只需将上面的haarcascade_frontalface_alt2.xml分类器替换即可。

// face_detect.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/ml/ml.hpp"

#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

void detectAndDraw( Mat& img,
                   CascadeClassifier& cascade, CascadeClassifier& nestedCascade,
                   double scale);

String cascadeName = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";//人脸的训练数据
//String nestedCascadeName = "./haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";//人眼的训练数据
String nestedCascadeName = "./haarcascade_eye.xml";//人眼的训练数据

int main( int argc, const char** argv )
{
    Mat image;
    CascadeClassifier cascade, nestedCascade;//创建级联分类器对象
    double scale = 1.3;

    //image = imread( "lena.jpg", 1 );//读入lena图片
    image = imread("people_with_hands.png",1);
    namedWindow( "result", 1 );//opencv2.0以后用namedWindow函数会自动销毁窗口

    if( !cascade.load( cascadeName ) )//从指定的文件目录中加载级联分类器
    {
         cerr << "ERROR: Could not load classifier cascade" << endl;
         return 0;
    }

    if( !nestedCascade.load( nestedCascadeName ) )
    {
         cerr << "WARNING: Could not load classifier cascade for nested objects" << endl;
         return 0;
    }

    if( !image.empty() )//读取图片数据不能为空
    {
        detectAndDraw( image, cascade, nestedCascade, scale );
        waitKey(0);
    }

    return 0;
}

void detectAndDraw( Mat& img,
                   CascadeClassifier& cascade, CascadeClassifier& nestedCascade,
                   double scale)
{
    int i = 0;
    double t = 0;
    vector faces;
    const static Scalar colors[] =  { CV_RGB(0,0,255),
        CV_RGB(0,128,255),
        CV_RGB(0,255,255),
        CV_RGB(0,255,0),
        CV_RGB(255,128,0),
        CV_RGB(255,255,0),
        CV_RGB(255,0,0),
        CV_RGB(255,0,255)} ;//用不同的颜色表示不同的人脸

    Mat gray, smallImg( cvRound (img.rows/scale), cvRound(img.cols/scale), CV_8UC1 );//将图片缩小，加快检测速度

    cvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );//因为用的是类haar特征，所以都是基于灰度图像的，这里要转换成灰度图像
    resize( gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR );//将尺寸缩小到1/scale,用线性插值
    equalizeHist( smallImg, smallImg );//直方图均衡

    t = (double)cvGetTickCount();//用来计算算法执行时间


//检测人脸
 //detectMultiScale函数中smallImg表示的是要检测的输入图像为smallImg，faces表示检测到的人脸目标序列，1.1表示
 //每次图像尺寸减小的比例为1.1，2表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大
 //小都可以检测到人脸),CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测，而是缩放图像，Size(30, 30)为目标的
 //最小最大尺寸
    cascade.detectMultiScale( smallImg, faces,
        1.1, 2, 0
        //|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
        |CV_HAAR_SCALE_IMAGE
        ,
        Size(30, 30) );

    t = (double)cvGetTickCount() - t;//相减为算法执行的时间
    printf( "detection time = %g ms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );
    for( vector::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++ )
    {
        Mat smallImgROI;
        vector nestedObjects;
        Point center;
        Scalar color = colors[i%8];
        int radius;
        center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);//还原成原来的大小
        center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);
        radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);
        circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );

        //检测人眼，在每幅人脸图上画出人眼
        if( nestedCascade.empty() )
            continue;
        smallImgROI = smallImg(*r);

        //和上面的函数功能一样
        nestedCascade.detectMultiScale( smallImgROI, nestedObjects,
            1.1, 2, 0
            //|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
//|CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING
            |CV_HAAR_SCALE_IMAGE
            ,
            Size(30, 30) );
        for( vector::const_iterator nr = nestedObjects.begin(); nr != nestedObjects.end(); nr++ )
        {
            center.x = cvRound((r->x + nr->x + nr->width*0.5)*scale);
            center.y = cvRound((r->y + nr->y + nr->height*0.5)*scale);
            radius = cvRound((nr->width + nr->height)*0.25*scale);
            circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );//将眼睛也画出来，和对应人脸的图形是一样的
        }
    }
    cv::imshow( "result", img );
}