前段日子，写了个人脸检测的小程序，可以检测标记图片、视频、摄像头中的人脸。效果还行吧，用的是opencv提供人脸库。至于具体的人脸检测原理，找资料去啃吧。
环境：VS2013+OPENCV2.4.10+Win8.1
一、基于对话框的MFC
首先，新建一个基于对话框的MFC应用程序，命名为myFaceDetect（取消“安全开发周期（SDL）检查”勾选，我自己习惯取消这个）。
放置Button，设置Button的ID和Caption。
图片按钮——ID:IDC_FACEDETECT
视频按钮——ID:IDC_FACEV
摄像头按钮——ID:IDC_FACEC
二、添加消息响应函数
为图片按钮、视频按钮、摄像头按钮，在类向导中添加消息响应函数。
在图片按钮上右键，选择类向导。在CMyFaceDetectDlg类（对话框类）下选中BN_CLICKED消息，点击添加处理程序。其余两个按钮，按同样操作，添加消息响应函数。
完成上述操作后，获得对应三个按钮的消息响应函数。
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void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect()//图片按钮void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev()//视频按钮void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec()//摄像头按钮 |
三、人脸检测实现
首先，将OpenCV2.4.10+VS2013环境的配置完成，这个网上有许多教程。这是我以前写的一篇配置教程：Visual Studio 2013+OpenCV2.4.10环境搭建教程
对话框类的头文件:MyFaceDetectDlg.h
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// MyFaceDetectDlg.h : 头文件//#pragma once#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\ml\ml.hpp>#include <opencv.hpp>#include "afxwin.h"using namespace cv;// CMyFaceDetectDlg 对话框class CMyFaceDetectDlg : public CDialogEx{// 构造public: CMyFaceDetectDlg(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数// 对话框数据 enum { IDD = IDD_MYFACEDETECT_DIALOG }; protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持// 实现protected: HICON m_hIcon; HICON m_catIcon;//程序的小猫图标。如果想用默认的图片，可以将其注释掉。 // 生成的消息映射函数 virtual BOOL OnInitDialog(); afx_msg void OnPaint(); afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon(); DECLARE_MESSAGE_MAP()public: afx_msg void OnClickedFacedetect();public: CascadeClassifier cascade;//级联分类器 Mat image;//图片 double scale;//缩小比例。缩小图片可以加快检测速度，当然加快检测速度还有其他的方法。public: void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale);//添加的实现人脸检测的函数，核心函数 CButton m_btn;//为了美化按钮添加对象，可以注释掉。 afx_msg void OnClickedFacev(); afx_msg void OnClickedFacec(); afx_msg void OnBnClickedCancel();}; |
对话框类的实现：MyFaceDetectDlg.cpp
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// MyFaceDetectDlg.cpp : 实现文件//#include "stdafx.h"#include "MyFaceDetect.h"#include "MyFaceDetectDlg.h"#include "afxdialogex.h"#include <string>#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#endif// CMyFaceDetectDlg 对话框CMyFaceDetectDlg::CMyFaceDetectDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialogEx(CMyFaceDetectDlg::IDD, pParent){ m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME); m_catIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDI_ICON4);//加载自己的图标（小猫~） scale = 1.3;}void CMyFaceDetectDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX){ CDialogEx::DoDataExchange(pDX); DDX_Control(pDX, IDC_FACEDETECT, m_btn);}BEGIN_MESSAGE_MAP(CMyFaceDetectDlg, CDialogEx) ON_WM_PAINT() ON_WM_QUERYDRAGICON() ON_BN_CLICKED(IDC_FACEDETECT, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect) ON_BN_CLICKED(IDC_FACEV, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev) ON_BN_CLICKED(IDC_FACEC, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec) ON_BN_CLICKED(IDCANCEL, &CMyFaceDetectDlg::OnBnClickedCancel)END_MESSAGE_MAP()// CMyFaceDetectDlg 消息处理程序BOOL CMyFaceDetectDlg::OnInitDialog(){ CDialogEx::OnInitDialog(); // 设置此对话框的图标。 当应用程序主窗口不是对话框时，框架将自动 // 执行此操作 //若不需要自己设置图标，可以将后面所有m_catIcon改成m_hIcon SetIcon(m_catIcon, TRUE); // 设置大图标。 SetIcon(m_catIcon, FALSE); // 设置小图标 //按钮加载图片背景 //HBITMAP hbmp1 = ::LoadBitmap(AfxGetInstanceHandle(), MAKEINTRESOURCE(IDB_BITMAP2)); //m_btn.SetBitmap(hbmp1); // TODO: 在此添加额外的初始化代码 return TRUE; // 除非将焦点设置到控件，否则返回 TRUE}// 如果向对话框添加最小化按钮，则需要下面的代码// 来绘制该图标。 对于使用文档/视图模型的 MFC 应用程序，// 这将由框架自动完成。void CMyFaceDetectDlg::OnPaint(){ if (IsIconic()) { CPaintDC dc(this); // 用于绘制的设备上下文 SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0); // 使图标在工作区矩形中居中 int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON); int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON); CRect rect; GetClientRect(&rect); int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2; int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2; // 绘制图标 dc.DrawIcon(x, y, m_catIcon); } else { /*改变对话框背景****若需要默认背景，可以删除*/ CPaintDC dc(this); CRect rect; GetClientRect(&rect); CDC dcBmp; dcBmp.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap bmpBackGround; bmpBackGround.LoadBitmap(IDB_BITMAP4); BITMAP m_bitmap; bmpBackGround.GetBitmap(&m_bitmap); CBitmap *pbmpOld = dcBmp.SelectObject(&bmpBackGround); dc.StretchBlt(0, 0, rect.Width(), rect.Height(), &dcBmp, 0, 0, m_bitmap.bmWidth, m_bitmap.bmHeight, SRCCOPY); /*********************************/ CDialogEx::OnPaint(); }}//当用户拖动最小化窗口时系统调用此函数取得光标//显示。HCURSOR CMyFaceDetectDlg::OnQueryDragIcon(){ return static_cast<HCURSOR>(m_catIcon);}void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect(){ // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 CString filename; //打开对话框 CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, _T("图片 (*.jpg)|*.jpg|(*.*) |*.*|"), NULL); if (OpenDlg.DoModal() != IDOK) { return; } filename = OpenDlg.GetPathName();//获得文件路径 /*CString转换*string*/ USES_CONVERSION; std::string tempName(W2A(filename)); image = imread(tempName);//读取图片 const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";//加载人脸库 if (!cascade.load(cascade_name)) { MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!")); return; } if (!image.data) { MessageBox(_T("ERROR:Could not load image!")); return; } namedWindow("人脸检测", CV_WINDOW_AUTOSIZE); detectAndDraw(image, cascade, scale);//调用人脸检测函数 imshow("人脸检测", image); return;}void CMyFaceDetectDlg::detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale){ /*程序核心函数，检测标记人脸*/ int i = 0; vector<Rect>faces;//定义一个容器，保存检测结果 const static Scalar colors[] = { CV_RGB(0, 0, 255), CV_RGB(0, 128, 255), CV_RGB(0, 255, 255), CV_RGB(0, 255, 0), CV_RGB(255, 128, 0), CV_RGB(255, 255, 0), CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(255, 0, 255) }; Mat gray, smallImage(cvRound(img.rows / scale), cvRound(img.cols / scale), CV_8UC1);//用cvRound取整 cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);//转化灰度图 resize(gray, smallImage, smallImage.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//图片尺度调整 equalizeHist(smallImage, smallImage);//直方图均衡 cascade.detectMultiScale(smallImage, faces);//核心，检测人脸 for (vector<Rect>::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++) { //利用迭代器，标记出人脸位置。 Point center; Scalar color = colors[i % 8]; int radius; /*计算出原图像中的圆心和半径。公式很简单，自己写一下，就可以理解了*/ center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale); center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale); radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale); /****************/ circle(img, center, radius, color, 3); }}void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev(){ // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 //检测视频帧中的人脸 CString filename; CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, _T("视频(*.avi)|*.avi|(*.*)|*.*|"), NULL); if (OpenDlg.DoModal() != IDOK) { return; } /*CString转换*string*/ filename = OpenDlg.GetPathName(); USES_CONVERSION; std::string tempName(W2A(filename)); const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml"; if (!cascade.load(cascade_name)) { MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!")); return; } VideoCapture capture(tempName);//打开视频 if (!capture.isOpened()) { MessageBox(_T("ERROR:Could not load Video!")); return; } double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); bool stop(false); int delay = 1000 / rate; while (!stop) { if (!capture.read(image))//读取视频帧 break; detectAndDraw(image, cascade, scale); imshow("人脸检测", image); if (waitKey(delay) >= 0) stop = true; } capture.release(); return;}void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec(){ // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 //检测摄像头中的人脸数据 const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml"; if (!cascade.load(cascade_name)) { MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!")); return; } VideoCapture capture(0);//打开摄像头 if (!capture.isOpened()) { MessageBox(_T("ERROR:Could not load capture!")); return; } //double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); //bool stop(false); //int delay = 1000 / rate; int k=0; while (1) { if (!capture.read(image)) break; detectAndDraw(image, cascade, scale); imshow("人脸检测", image); k=waitkey(10); if (k=27)//ESC键 break; } capture.release(); return;}void CMyFaceDetectDlg::OnBnClickedCancel(){ // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 CDialogEx::OnCancel();} |
三 运行程序
视频和图片都有测试，一般只要是正脸、清晰的都能检测图片。另外，需要将haarcascade_frontalface_alt2.xml文件复制到程序目录下。
将文件在目录opencv\sources\data\haarcascades下。
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原文链接：http://blog.csdn.net/zxc024000/article/details/50456917
