C++ opencv人脸识别框

需求：

视频实时定位人脸位置，并画框，类似效果如下：

分析：

取视频帧，每一帧其实就类似一张图片，利用opencv的人脸识别模块，检测每一帧并进行划线，处理完成后显示，最后组成就是动态的带人脸识别框的视频。

解决方法：（下面是每一帧数据的处理方法）

①加载opencv的相关库，包含头文件。我的库版本是249，需要的库有下面几个，其中opencv_objdetect249是识别需要用的

opencv_core249.dll
opencv_imgproc249.dll
opencv_highgui249.dll
opencv_objdetect249.dll

②加载分类器haarcascades

Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。一般放在Opencv的sources\data\haarcascades下，有以下的分类器：

haarcascade_eye.xml
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
haarcascade_frontalface_alt.xml
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
haarcascade_frontalface_alt2.xml
haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_fullbody.xml
haarcascade_lefteye_2splits.xml
haarcascade_lowerbody.xml
haarcascade_mcs_eyepair_big.xml
haarcascade_mcs_eyepair_small.xml
haarcascade_mcs_leftear.xml
haarcascade_mcs_lefteye.xml
haarcascade_mcs_mouth.xml
haarcascade_mcs_nose.xml
haarcascade_mcs_rightear.xml
haarcascade_mcs_righteye.xml
haarcascade_mcs_upperbody.xml
haarcascade_profileface.xml
haarcascade_righteye_2splits.xml
haarcascade_smile.xml
haarcascade_upperbody.xml

其中：haarcascade_frontalface_alt.xml和haarcascade_frontalface_alt2.xml都是人脸识别的Haar特征分类器了。

③进行检测和画图

参考示例：

#include 
#include 
#include 
 
#include 
#include 
 
using namespace std;
using namespace cv;
 

#define MAX_SIZE 100000
int main()
{
	
	// 【1】加载分类器，xml文件要放你指定目录下,
	//cascade.load也行, 这里加static的目的是防止以后循环里多次load浪费时间
	static CascadeClassifier cascade("haarcascade_frontalface_alt.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;
	rect.reserve(MAX_SIZE);		//vector要分配内存,否则多次detectMultiScale会崩
	cascade.detectMultiScale(grayImage, rect, 1.1, 3, 0/*cv::CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT*/);  // 分类器对象调用	
 
	printf("检测到人脸个数：%d\n", rect.size());
 
	// 【4】标记--在脸部绘制矩形
	for (int i = 0; i < rect.size(); i++) 
	{
		rectangle(dstImage, rect[i].tl(), rect[i].br(), colors[3], 3);//绘制矩形
	}
 
	vector().swap(rect);	//释放内存

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

参考博客：

opencv人脸检测--detectMultiScale函数_walker lee的博客-CSDN博客_detectmultiscale