图像处理基本方法-c语言调用opencv实现人脸检测功能

图像处理基本方法-c语言调用opencv-实现BMP图片中人脸检测功能

使用opencv检测bmp图片中人脸，主要使用cvHaarDetectObjects函数实现。

函数定义

CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade,
CvMemStorage* storage, double scale_factor=1.1,
int min_neighbors=3, int flags=0, CvSize(min_size=cvSize(0,0) ，CvSize max_size=cvSize(0,0));

参数说明

image 被检图像

cascade haar 分类器级联的内部标识形式

storage 用来存储检测到的一序列候选目标矩形框的内存区域。

scale_factor 在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。例如1.1指将搜索窗口依次扩大10%

min_neighbors 构成检测目标的相邻矩形的最小个数(缺省－1)。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。

flags 操作方式。当前唯一可以定义的操作方式是 CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING。如果被设定，函数利用Canny边缘检测器来排除一些边缘很少或者很多的图像区域，因为这样的区域一般不含被检目标。人脸检测中通过设定阈值使用了这种方法，并因此提高了检测速度。

min_size 检测窗口的最小尺寸。缺省的情况下被设为分类器训练时采用的样本尺寸(人脸检测中缺省大小是~20×20)。

具体函数调用

faces = cvHaarDetectObjects(imgTmp, cascade,  storage, 1.5, 4, 0, cvSize(50,50) );

cascade是加载了haarcascade_frontalface_alt2.xml人脸标识的文件。

返回值faces是检测到的人脸信息，包括坐标和宽高信息。

根据faaces中的信息，再利用cvRectangle函数，将人脸的矩形框绘制出来。

代码实现

/*******************************************************
* file:testFace.c
* date:2021-07-17
* version:1.0.0.1
* author:jack8126
* description: bmp file, dectect face
*******************************************************/
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "stdio.h"
#include 

int main(int argc, char* argv[])
{
	struct timeval timeStart,timeEnd;
	unsigned long timeCount;
	
    char u8PicNameRead[64] = {0}; 
    char u8PicNameOut[64] = {0}; 
	int i = 0;
	
	if(argc < 3)
    {
        printf("please input like this:\r\n");
        printf("./testFace.bin test.bmp test-out.bmp\r\n");
        printf("test.bmp ---------------- input file \r\n");
        printf("test-out.bmp ------------ output file \r\n");
        return -1;
    }
	
	sprintf(u8PicNameRead,"%s",argv[1]);
    sprintf(u8PicNameOut,"%s",argv[2]);

    printf("u8PicNameRead=%s\r\n",u8PicNameRead);

   IplImage* img = NULL;
   IplImage* cutImg = NULL;

   CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
   CvHaarClassifierCascade* cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad("./haarcascade_frontalface_alt2.xml", 0, 0, 0);

   CvSeq* faces; 
   
    //加载图像
    img = cvLoadImage(u8PicNameRead, 1); // 0 - gray; 1 - color
	
    //缩放到1/2大小
    IplImage *imgTmp = cvCreateImage(cvSize(img->width, img->height), 8, img->nChannels);
    printf("imgTmp w=%d h=%d\n", imgTmp->width, imgTmp->height);
    cvResize(img, imgTmp);
	
    //检测并计时
	gettimeofday(&timeStart,0);
	
    faces = cvHaarDetectObjects(imgTmp, cascade,  storage, 1.5, 4, 0, cvSize(50,50) );
    
	gettimeofday(&timeEnd,0);
    timeCount = (timeEnd.tv_sec-timeStart.tv_sec)*1000000 + timeEnd.tv_usec-timeStart.tv_usec;
    printf("use time: %uus\n",timeCount);
   
    if (faces->total == 0){
        printf("no face!\n");
		goto ERROR;
    }
	
	for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )
	{

		CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );
		printf("face detected! i=%d, x=%d, y=%d\n",i, r->x,r->y);
		printf("face detected! i=%d, width=%d, height=%d\n",i, r->width,r->height);
		
		cvRectangle(img,
			cvPoint(r->x, r->y),
			cvPoint(r->x + r->width, r->y + r->height),
			cvScalar(255, 0, 0),
			1
			);
	}

    cvSaveImage(u8PicNameOut, img);    
    cvResetImageROI(img);
	
	printf("face detected! in face.bmp! total:%d\n",faces->total);
	
ERROR:

    //释放内存
    cvReleaseImage(&img);
    cvReleaseImage(&imgTmp);

	return 0;
}

makefile文件

PWD_DIR := $(shell pwd)

OPENCV_BASE_DIR := /usr/local/

OPENCV_DIR :=  -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include
OPENCV1_DIR :=  -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include/opencv
OPENCV2_DIR := -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include/opencv2

OPENCV_LIB_DIR := -L$(OPENCV_BASE_DIR)lib/

OPENCV_LIB_DIR2 := -L$(OPENCV_BASE_DIR)lib/

OPENCV_LIBS := $(OPENCV_LIB_DIR)libopencv_highgui.a\
		$(OPENCV_LIB_DIR)libopencv_core.a\
		$(OPENCV_LIB_DIR)libopencv_imgproc.a\
		$(OPENCV_LIB_DIR)libopencv_objdetect.a

INC_FLAGS := $(OPENCV_DIR) $(OPENCV1_DIR) $(OPENCV2_DIR) 

SRC  := $(wildcard *.c) 
OBJ  := $(SRC:%.c=%.o)

TARGET := $(OBJ:%.o=%)
.PHONY : clean all

all: testFace.bin

testFace.bin:
	g++ -g testFace.cpp $(INC_FLAGS)  -lpthread -lrt -lopencv_highgui -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect -o testFace.bin
clean:
	rm testFace.bin

编译程序

编译命令如下

make

执行完上述命令之后，会生成testOpenCvBinarization.bin文件，后面执行程序时需要该文件。

执行程序

使用如下命令执行程序，可检测出bmp图片中的人脸。

执行完上述命令后，生成image-out.bmp文件。

原图

检测后的图片