OpenCV实现人脸检测
本文介绍最基本的用OpenCV实现人脸检测的方法。
一.人脸检测算法原理
Viola-Jones人脸检测方法
参考文献:Paul Viola, Michael J. Jones. Robust Real-Time Face Detection[J]. International Journal of Computer Vision,2004,57(2):137-154.
该算法的主要贡献有三:
1.提出积分图像(integral image),从而可以快速计算Haar-like特征。
2.利用Adaboost学习算法进行特征选择和分类器训练,把弱分类器组合成强分类器。
3.采用分类器级联提高效率。
二.OpenCV检测原理
OpenCV中有检测人脸的函数(该函数还可以检测一些其他物体), 甚至还包含一些预先训练好的物体识别文件。
所以利用这些现成的东西就可以很快做出一个人脸检测的程序。
主要步骤为:
1.加载分类器。
用cvLoad函数读入xml格式的文件。文件在OpenCV安装目录下的“data/haarcascades/”路径下。
http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6973667推荐使用haarcascade_frontalface_atl.xml和haarcascade_frontalface_atl2.xml
2.读入待检测图像。读入图片或者视频。
3.检测人脸。
主要用的函数:
CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade, CvMemStorage* storage, double scale_factor CV_DEFAULT(1.1), int min_neighbors CV_DEFAULT(3), int flags CV_DEFAULT(0), CvSize min_size CV_DEFAULT(cvSize(0,0)), CvSize max_size CV_DEFAULT(cvSize(0,0)) );
函数说明摘自《学习OpenCV》:CvArr* image是一个灰度图像,如果设置了ROI,将只处理这个区域。CvHaarClassifierCascade* cascade是前面读入的分类器特征级联。CvMemStorage* storage 是这个算法的工作缓存。scale_factor :算法用不同尺寸的窗口进行扫描,scale_factor是每两个不同大小的窗口之间的尺寸关系。min_neighbors 控制误检测,因为人脸会被不同位置大小的窗口重复检测到,至少有这么多次检测,我们才认为真的检测到了人脸。flags有四个可用的数值,它们可以用位或操作结合使用。默认值是CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,告诉分类器跳过平滑区域。min_size 指示寻找人脸的最小区域。max_size 显然应该是寻找人脸的最大区域了。。。
4.检测结果表示。
可以画个圈圈或者画个方框表示。
三.代码
#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <assert.h> #include <math.h> #include <float.h> #include <limits.h> #include <time.h> #include <ctype.h> #ifdef _EiC #define WIN32 #endif static CvMemStorage* storage = 0; static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; /* "haarcascade_profileface.xml";*/ int main( int argc, char** argv ) { cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt2.xml"; cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); if( !cascade ) { fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" ); return -1; } storage = cvCreateMemStorage(0); cvNamedWindow( "result", 1 ); const char* filename = "Lena.jpg"; IplImage* image = cvLoadImage( filename, 1 ); if( image ) { detect_and_draw( image ); cvWaitKey(0); cvReleaseImage( &image ); } cvDestroyWindow("result"); return 0; } void detect_and_draw(IplImage* img ) { double scale=1.2; static CvScalar colors[] = { {{0,0,255}},{{0,128,255}},{{0,255,255}},{{0,255,0}}, {{255,128,0}},{{255,255,0}},{{255,0,0}},{{255,0,255}} };//Just some pretty colors to draw with //Image Preparation // IplImage* gray = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),8,1); IplImage* small_img=cvCreateImage(cvSize(cvRound(img->width/scale),cvRound(img->height/scale)),8,1); cvCvtColor(img,gray, CV_BGR2GRAY); cvResize(gray, small_img, CV_INTER_LINEAR); cvEqualizeHist(small_img,small_img); //直方图均衡 //Detect objects if any // cvClearMemStorage(storage); double t = (double)cvGetTickCount(); CvSeq* objects = cvHaarDetectObjects(small_img, cascade, storage, 1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/, cvSize(30,30)); t = (double)cvGetTickCount() - t; printf( "detection time = %gms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) ); //Loop through found objects and draw boxes around them for(int i=0;i<(objects? objects->total:0);++i) { CvRect* r=(CvRect*)cvGetSeqElem(objects,i); cvRectangle(img, cvPoint(r->x*scale,r->y*scale), cvPoint((r->x+r->width)*scale,(r->y+r->height)*scale), colors[i%8]); } for( int i = 0; i < (objects? objects->total : 0); i++ ) { CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( objects, i ); CvPoint center; int radius; 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); cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 ); } cvShowImage( "result", img ); cvReleaseImage(&gray); cvReleaseImage(&small_img); }
四.结果及一些说明
运行结果如下图:
需要说明的几点:
1.图像和.xml文件要放在该程序的bin目录下(.sln所在的目录)。
2.《学习OpenCV》里面就是用矩形表示,但是书里面的代码不太对,原因是忽略了缩放因子,即void detect_and_draw(IplImage* img )里面的double scale=1.2;
这个缩放因子的作用是:拿到一个图像,首先将它缩放(scale=1.2即变为一个小图像),然后在缩放后的小图像上检测人脸,这样会比较快。
最基本的就这么多吧。
注:本文所用OpenCV版本为2.3.1