OpenCV+百度云人脸识别项目及源码

OpenCV+百度云人脸识别项目及源码

1、需要的硬件环境

• 虚拟机
• 带有摄像头的电脑

2、整体项目的框架
用Opencv识别人脸，上传百度云进行识别对比
3、虚拟机上需要装的库

• sudo apt-get install libopencv-dev，验证是否安装完成dpkg -s libopencv-dev
• Opencv官方文挡：https://opencv.org/
  百度云SDK中需要的依赖库也装在虚拟机上：（百度云的SDK去官网下载即可，版本：aip-cpp-sdk-0.8.1）
• sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev，验证安装是否成功dpkg -s libcurl4-openssl-dev
• sudo apt-get install openssl，验证安装是否成功dpkg -s openssl
• sudo apt-get install libjsoncpp-dev，验证是否安装成功 dpkg -s libjsoncpp-dev 版本>1.7.2
• sudo apt-get install libssl-dev，验证是否安装成功 dpkg -s libssl-dev

4、百度云中的环境搭建

• https://cloud.baidu.com/product/face/search 百度智能云 人脸识别（人脸搜索）
• 立即使用 https://login.bce.baidu.com/？account=&redirect=http%3A%2F%2Fconsole.bce.baidu.com%2Fai%2F#/ai/face/overview/index
• 注册一个账号 或者扫码登录 登陆成功 我同意
• 创建应用—名称自己起名字----接口选择(默认人脸)—应用归属(个人)–应用描述(随便写就行)
• 点击查看人脸库—新建组(名字自己起)–点击自己的名字–新建用户-用户id(名字-拼音)–添加图片(清晰的)
• 上传完之后确认—添加其他的人脸一样操作—完成

5、开始敲代码
注：代码文件要放在百度云SDK文件下

#include 
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "face.h"

using namespace std;    //命名空间,目的是，用不同的库的话，担心相同的库函数发生冲入，用于区分
using namespace cv;     //opencv命名空间
using namespace aip; 	// sdk 方法

int main()
{
	VideoCapture cap(0); // //初始化摄像头
	if(!cap.isOpened())  // 打开摄像头
    {
		cout << "Camera open failed" << endl;		
		return -1;	//  return  0; 0和1是差不多的，就是一个是正常退出和异常退出//打不开摄像头就推出程序		
	}
	cout << "Camera open success" << endl;
	CascadeClassifier  Classifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml")//传递一个人脸思维  有需要可以传递眼睛 鼻子 耳朵等
	/*** 前三句是建了三个容器   第四句是将自己的容器加进去 建立关系
	std::string app_id = "24694935";   //你的 App ID
   	std::string api_key = "cwyOatQmgGGTCeXUd5x7Khv5";  //你的 Api key
    std::string secret_key = "ROkT0Z7UE0PBSCMM3co2hyAMctrORNAe";  //你的 Secret Key
	aip::Face client(app_id, api_key, secret_key);***/
	aip::Face client("24694935", "cwyOatQmgGGTCeXUd5x7Khv5",  "ROkT0Z7UE0PBSCMM3co2hyAMctrORNAe");//也可以这样写，用于与百度云建立连接

	Mat paizhao;    //存容器  将拍下来的彩色照片存起来
	Mat cuntu;      //存转换完的灰度的图像  
	vector<Rect> AllFace;//存放识别出的人脸
	Mat MatFace;    //存放识别框中截取出的人脸
	vector<uchar> jpgFace;//存放JPG格式的截取出来的人脸图片
	string Base64Face;   // 存储  BASE64格式的照片
	Json::Value result;   // 百度返回的数据 存到了 result
	time_t sec;//类似的定义了一个时间

	for(;;)
	{
		cap >> paizhao; //  拍照片 存到彩色照片容器里 
		cvtColor(paizhao, cuntu, CV_BGR2GRAY);  //真彩转换成灰度 ，增加识别率
		equalizeHist(cuntu,cuntu);  //均衡化处理  可以想象成虚化背景凸显人脸，增加识别率
		Classifier.detectMultiScale(cuntu,AllFace);  //将所有人脸用矩形框起来
		if(AllFace.size())  //检测是否有脸
		{
			rectangle(cuntu,AllFace[0], Scalar(255,255,255));//在灰度照片上画一个矩形，画的就是AlLFace的第一张脸，框的颜色是后面的RGB的调出来的白色。
			MatFace = cuntu(AllFace[0]); //将灰度图 截图存放到截图容器中
			imencode(".jpg",MatFace,jpgFace);//转换成JPG格式，用于将图片上传到百度云，用于通过网络发送过去
			Base64Face = base64_encode((char *)jpgFace.data(),jpgFace.size()); 将图片转换成Base64格式
			result = client.search(Base64Face, "BASE64", "ha", aip::null);//将Base64格式的人脸发送过去
#if 1//一下这部分是将识别的人名和时间打印在图片流上
			cout << result << endl;
#else
			if( !result["result"].isNull() )  //判断有没有脸  没有人脸不打印
			{
				if(result["result"]["user_list"][0]["score"].asInt() > 80)  //判断我的这张脸高不高于80分
				{
					cout << result["result"]["user_list"][0]["user_id"] << endl; //如果高于80分就只把名字打印出来到
					sec = time(NULL);   //这种时间是一串数字，这串数字的意义是距离1970一月一号零点零分零秒的秒数
					cout << ctime(&sec) << endl;//将这串数字转换成人们熟悉的年月日的形式输出到LOG
		            putText(cuntu, result["result"]["user_list"][0]["user_id"].asString(), Point(0,50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1, Scalar(255,255,255));//将识别的人名发送到显示的图片上
		            putText(cuntu, ctime(&sec), Point(0,100), FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1, Scalar(255,255,255));//将识别的时间发送到显示的图片上
				}
			}
#endif
		}
		imshow("video",cuntu);   //显示照片
		waitKey(40); //等待 40毫秒 1000/24=41.666人眼识别的是一秒内看到连续的24张图片就认为是视频了
	}
	return 0;
}

6、一切就绪，准备编译

g++ main.cpp -o main -lopencv_highgui -lopencv_core  -lopencv_imgproc  -lopencv_objdetect -std=c++11 -lcurl -lcrypto -ljsoncpp

7、运行

 ./main >> log.txt

8、可能会遇到的一些问题及对应解决办法

• 摄像头打不开：cd /dev/ 查看有没有摄像头 没有的话进行以下操作
  （1）虚拟机–设置—usb控制器—兼容性改成3.0或者3.1
  （2） 虚拟机–可移动设备—Micro— 重新找/dev/下有没有video，或者右下角建一个小的摄像头
• OpenCV有训练好的思维逻辑，无需我们自己训练，
  cd /usr/share/opencv/haarcascades/ 里面有训练好的东西，
  haarcascade_frontalface_alt2.xml 这个是训练人脸的