QTday06(人脸识别项目前置知识)

qt版本5.4.0：旧版本的qt，为啥要用旧版本的我也不知道

实现结果：

调用系统摄像头，用红框框住画面中的人头

代码：

pro：

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# Project created by QtCreator 2023-10-23T16:19:56
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QT       += core gui

greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets

TARGET = demo4
TEMPLATE = app


SOURCES += main.cpp\
        widget.cpp

HEADERS  += widget.h

FORMS    += widget.ui

INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include/opencv
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include/opencv2
LIBS += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/x86/mingw/lib/libopencv_*.a

h：

#ifndef WIDGET_H
#define WIDGET_H

#include 
#include 
#include 
#include 
#include
#include 
#include 

widget.cpp:

#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"

Widget::Widget(QWidget *parent) :
    QWidget(parent),
    ui(new Ui::Widget)
{
    ui->setupUi(this);
    ui->wechatBtn->setEnabled(false);
    //0代表打开摄像头
    if(!video.open(0)){
        QMessageBox::information(this,"提示","打开系统摄像头失败");
        return;
    }
    //级联分类器的配置
    if(!c.load("D:\\opencv\\heads\\haarcascade_frontalface_alt.xml")){
        QMessageBox::information(this,"提示","配置失败");
        return;
    }


}

Widget::~Widget()
{
    delete ui;
}
//打开摄像头对应的槽函数处理
void Widget::on_openBtn_clicked()
{
    camer_time_id =startTimer(20);

}
//定时器处理函数
void Widget::timerEvent(QTimerEvent *e)
{
    //判断哪个定时器
    //1.打开摄像头的定时器超时
    if(e->timerId()==camer_time_id){
        video.read(src);
        //将bgr转化位rgb
        cvtColor(src,rgb,CV_BGR2RGB);
        //设置rgb的长宽
        cv::resize(rgb,rgb,Size(ui->label->width(),ui->label->height()));
        //转化为灰度
        cvtColor(rgb,gray,CV_RGB2GRAY);
        //转化为直方图
        equalizeHist(gray,dest);
        //获取人脸放入人脸集合容器
        c.detectMultiScale(dest,faces);
        //绘制矩形框
        for(int i=0;ilabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));


    }
}

void Widget::on_closeBtn_clicked()
{
    killTimer(camer_time_id);
}

widget.ui:

运行结果：点击打开摄像头，出现画面，红框框人脸，点击关闭摄像头，定时器关闭，画面停止；

实现大致思路：

大概分为视频的调用和红框的实现：

视频的调用：视频是由一帧一帧的像素帧（也就是图片）实现,到底也是对图片的操作

首先实例化视频流对象video，打开摄像头系统video.open，通过定时器来实现画面获取（之前的demo是用while循环），获取图片video.read(src),(src为Mat对象,存储图片)，根据需要对其进行处理（灰度图、直方图。。）

红框的实现：

,定义一个级联分类器CascadeClassifier c（用来后面获取人脸位置），并加载其配置文件c.load("配置文件路径")，然后调用detectMutiScale,获取人脸位置，调用循环绘制矩形，将绘制矩形后的图片以合适的格式放到label标签上就可以

一些函数解释：

视频流相关类和函数：VideoCapture

virtual bool open(const String& filename); //参数：要打开视频的路径 //返回值：成功返回true失败返回false。打开摄像头只需在构造时，调用构造函数参数传递0即可

virtual bool read(OutputArray image); 功能：读取视频流中的图像 参数：图像容器 返回值：成功读取返回true，失败或者视频结束返回false

 void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode); //将图像进行旋转 //参数1：要处理的图像 //参数2：处理后的图像容器 //参数3：处理规则：0：表示沿x翻转，1表示沿y轴翻转，-1表示沿xy轴翻转

图像相关处理函数

色彩空间转化函数

函数原型：void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 ); //功能：将给定的图像进行色彩空间转化 //参数1：要转化的图像 //参数2：转化后的图像容器 //参数3：转化规则CV_BGR2GRAY 将彩色图转为灰度图

均衡化处理

函数原型：void equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst ); //功能：将灰度图进行均衡化直方图拉伸 //参数1：要处理的图像，灰度图 //参数2：均衡化处理后的图像容器

级联分类器（CascadeClassifier）

下载级联分类器函数

bool load( const String& filename ); 功能：将本地的分类器模型，加载到程序中 参数：级联分类器模型的路径 返回值：bool

获取人脸矩形框

函数原型：void detectMultiScale( InputArray image,CV_OUT std::vector& objects） //功能：通过给定的图像，获取矩形框人脸所在区域的矩形框 //参数1：要识别的人脸图像 //参数2：识别后矩形框容器

将矩形框绘制到图像上

函数原型：void rectangle(CV_IN_OUT Mat& img, Rect rec,const Scalar& color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0);*/ //功能：在给定的图像上，绘制给定的矩形框 //参数1：要被绘制的图像 //参数2：要绘制的矩形框 //参数3：矩形框颜色 //参数4：矩形框线条粗细