用VS2010 + OpenCV 2.4.9 实现简单人脸识别，供大家参考，具体内容如下
首先放效果图（为了防止辣眼睛，后期处理了下）：
首先声明，我是在参考其他文章的基础上实现的。
切入正题：
1 设置控件
首先新建一个基于Dialog的MFC程序的工程，工程名为FaceDetect ；
然后在IDD_FACEDETECT_DIALOG对话框中添加一个Picture 控件，ID命名为：IDC_PICTURE；添加一个Button控件，Caption命名为 “检测”，ID命名为IDC_START，将原来自动生成的的OK按钮的Caption改为“退出”；
删除原来的Text控件和“Cancel”控件。
2 定义变量
在FaceDetectDlg.h开头添加以下几行代码
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#pragma once#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp”using namespace std；using namespace cv; |
然后在CFaceDetectDlg类定义一下几个变量
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public: String face_cascade_name; String eyes_cascade_name; CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; VideoCapture capture; |
3 对定义的变量初始化
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CFaceDetectDlg::CFaceDetectDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialogEx(CFaceDetectDlg::IDD, pParent){ m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME); string face_cascade_name = ""; string eyes_cascade_name = "";} |
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BOOL CFaceDetectDlg::OnInitDialog(){ CDialogEx::OnInitDialog(); // Add "About..." menu item to system menu. // IDM_ABOUTBOX must be in the system command range. ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX); ASSERT(IDM_ABOUTBOX < 0xF000); CMenu* pSysMenu = GetSystemMenu(FALSE); if (pSysMenu != NULL) { BOOL bNameValid; CString strAboutMenu; bNameValid = strAboutMenu.LoadString(IDS_ABOUTBOX); ASSERT(bNameValid); if (!strAboutMenu.IsEmpty()) { pSysMenu->AppendMenu(MF_SEPARATOR); pSysMenu->AppendMenu(MF_STRING, IDM_ABOUTBOX, strAboutMenu); } } // Set the icon for this dialog. The framework does this automatically // when the application's main window is not a dialog SetIcon(m_hIcon, TRUE); // Set big icon SetIcon(m_hIcon, FALSE); // Set small icon // TODO: Add extra initialization here string face_cascade_name = "..\\debug\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; string eyes_cascade_name = "..\\debug\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ) { MessageBox(_T("haarcascade_frontalface_alt.xml Error loading")); return -1; }; if( !eyes_cascade.load( eyes_cascade_name ) ) { MessageBox(_T(" haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xmlError loading")); return -1; }; return TRUE; // return TRUE unless you set the focus to a control} |
4 检测函数的编写
思路是这样的：
1.首先打开摄像头
2.然后将摄像托获取的图像传递给人脸识别的函数
3.将识别后处理过的图像在Picture控件中显示出来
双击IDD_FACEDETECT_DIALOG对话框上的上的“检测”按钮控件，进入控件函数编写的地方，该函数如下所示：
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void CFaceDetectDlg::OnBnClickedStart(){ // TODO: Add your control notification handler code here capture.open(0);//捕获外部摄像头,如果只有一个摄像头，就填0 Mat frame; namedWindow("view", WINDOW_AUTOSIZE); HWND hWnd = (HWND)cvGetWindowHandle("view"); HWND hParent = ::GetParent(hWnd); ::SetParent(hWnd, GetDlgItem(IDC_PICTURE)->m_hWnd); ::ShowWindow(hParent, SW_HIDE);//隐藏运行程序框，并且把它“画”到MFC上 if (capture.isOpened()) { for (;;)//循环以达到视频的效果 { capture >> frame; if (!frame.empty()) { detectAndDisplay(frame);//识别的函数 imshow("view", frame); UpdateData(FALSE); } else { //::AfxMessageBox(" --(!) No captured frame -- Break!"); continue; //break; } waitKey(10); } }} |
以上代码中 detectAndDisplay(frame)语句表示调用了 detectAndDisplay(Mat frame)函数，因此我们得声明和定义该函数。
在CFaceDetectDlg类的头文件FaceDetectDlg.h中声明该函数：
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void detectAndDisplay(Mat frame);//声明函数 |
在FaceDetectDlg.cpp中定义该函数：
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void CFaceDetectDlg::detectAndDisplay( Mat frame ){ std::vector<Rect> faces; Mat frame_gray; cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY ); equalizeHist( frame_gray, frame_gray ); //-- 多尺寸检测人脸 face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ) { Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 ); ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 ); Mat faceROI = frame_gray( faces[i] ); std::vector<Rect> eyes; //-- 在每张人脸上检测双眼 eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 |CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); for( int j = 0; j < eyes.size(); j++ ) { Point center( faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width*0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height*0.5 ); int radius = cvRound( (eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25 ); circle( frame, center, radius, Scalar( 255, 0, 0 ), 4, 8, 0 ); } }} |
编译运行
编译工程，然后将
haarcascade_frontalface_alt.xml 和 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml拷贝到工程目录文件下Debug文件夹里，也就是可执行文件所在的那个文件夹。
以上基本上可以实现预期的人脸识别功能，可是我们可以发现此时点击“退出”按钮时，摄像头的灯还亮着，那是因为摄像头在程序退出后没有关闭掉，因此还得添加代码关闭摄像头。
双击“退出”按钮，编辑代码如下
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void CFaceDetectDlg::OnBnClickedOk(){ // TODO: Add your control notification handler code here capture.release(); //关闭摄像头 CDialogEx::OnOK();} |
后记
以后我将把这个工程的代码公布在我的Github上，希望能对其他人有所帮助。
代码已上传至 ：MFC-OpenCV-
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/cxzq2010/article/details/78156870
