opencv人臉檢測

最近有空對學習下opencv的東西，本篇主要記錄對人臉檢測實現，而人臉檢測是為人臉識別做準備。

opencv版本：3.3.0

環境：vs2015

void cascadeclassifier::detectmultiscale(inputarray image, 
vector& objects,
double scalefactor=1.1,
int minneighbors=3, 
int flags=0, 
size minsize=size(), 
size maxsize=size());

minsize：檢測視窗的最小值

maxsize：監測視窗的最大值

人臉檢測的過程其實也就是乙個分類的過程，cascadeclassifier是opencv中人臉檢測的乙個級聯分類器。opencv中目標檢測是使用haar分類器來實現的（後面也使用了lbp特徵），這是一種監督學習分類器，使用的是adaboost演算法。adaboost演算法的基本過程是對給定的訓練樣本進行訓練得到弱分類器，然後通過多個弱分類器進行加權疊加得到強分類器。弱分類器和強分類器與若學習和強學習對應，弱學習是指學習演算法的識別率只是比隨機識別稍好；強學習是指學習演算法識別概率很高。

opencv為我們提供了方便api，我們只要呼叫就可以快速實現人臉檢測，過程主要是：

讀取 -> 轉化成灰度圖 -> 對灰度圖進行直方圖均衡化 -> 呼叫detectmultiscale進行人臉檢測 -> 將結果轉化**臉識別需要的訓練集格式

#include#include#include#include#include#includeusing namespace std;
using namespace cv;
string face_config_name = "d:/whz_tools/opencv/opencv/vc14x64/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml";
cascadeclassifier face_cascade;
vector> faces;
int main()
/*也可以不調整大小，直接在原圖中畫出矩形
point p1 = point(faces[i].x, faces[i].y);
point p2 = point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height);
rectangle(img, p1, p2, scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);*/}
}   
}return 0;
}

對於上面的**進行如下說明：

這裡希望能夠自動化處理採集的影象，因此需要自動獲取目錄下的檔名,然後根據檔名自動處理每個影象。也就是上面**中get_files函式：

#include#include#includeusing namespace std;  
/*獲取目錄下的檔名*/
void get_files(string file_path, vector& files)
else 
}_findclose(file_handler);
}

獲取目錄下的檔案中的關鍵的結構是_finddata_t，定義在io.h標頭檔案中：

struct _finddata_t
;

該結構用來儲存檔案資訊，而查詢就需要靠_findfirst，_findnext，_fineclose：

/*@return 若查詢成功，將返回long型的檔案控制代碼，該控制代碼在_findnext中使用；若失敗則返回-1；
@param filespec：檔名，支援萬用字元；
@param fileinfo：存放檔案資訊的結構體指標；*/
long _findfirst( char *filespec, struct _finddata_t *fileinfo )；
/*@return 若成功返回0，否則返回-1；
@param handle：_findfirst返回的檔案控制代碼
@param fileinfo：存放檔案資訊的結構體指標，找到檔案後放入此結構；*/
int _findnext( long handle, struct _finddata_t *fileinfo );
/*@return 結束查詢，若成功返回0，否則返回-1；
@param handle：_findfirst返回的檔案控制代碼*/
int _findclose( long handle );

當程式執行結束時就可以得到92 * 112的人臉影象，可以進行後續的人臉識別了！

opencv人臉檢測

OpenCV人臉檢測

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