MFC中利用Opencv与C++抓取摄像头进行人脸识别（Mat）

原文：http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/51098311

第一次写博客哈哈，有些小激动，还请各位大神多多包涵~
最近的项目需要用到人脸识别，作为一个车辆工程的二年级本科生是崩溃的（一是没有很好的编程基础，只会编一下C与C#；二是…我是车辆工程的啊喂…）
不过自己还是对计算机视觉这方面还是很感兴趣的，因为做竞赛的缘由，以前多多少少有一点小基础，但要完全做出来还是感觉有些难度。调了一段时间的代码，嘿嘿实现了。这个里面有两点有些“与众不同”（自认为）1.我用Mat代替了IplImage；2.将其用MFC进行表达。（废话少说）接下来贴程序……
先说一下我的版本，我是用的VS2013与Opencv2.4.9。首先我们需要在VS中新建一个MFC的框架。

MFC建立

然后点击完成就可以了。接下来我们需要在窗口里面拉几个控件。一个picture control、一个button控件，一个Static Text控件。下面其实是我后来又想做人脸匹配，加了一些功能（好吧我并不会做）。
这里写图片描述

修改ID：picture control——–face_picture;
button——————StartWatch;
Static Text————-TIME_NEW;
把我的ID贴出来，方便大家理解。然后就是要为Static Text添加变量，刚开始以为这个和C#的框架差不多，可以直接用什么”label.Text=”，后来才知道先要添加变量，一通乱搞，还翻了书，晕死。
这里写图片描述

如图，增添这个我是主要想显示人脸识别的函数运行速度如何，是多少秒。接下来我们双击button控件，进入代码页。
代码如下：首先是一个你需要引用的头文件：


#include "stdafx.h"
#include "人脸识别与特征匹配.h"
#include "人脸识别与特征匹配Dlg.h"
#include "afxdialogex.h"
#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#endif
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

第二步：

using namespace std;
using namespace cv;

然后我们先声明“detectAndDisplay”函数，这里我是用Mat类进行实现，没有用IplImage什么指针的进行实现，一句话，不会管理内存。而后的 haarcascade_frontalface_alt.xml、haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml这两个级联分类器（我也不知道这玩意是不是这么叫的）可以在OpenCV的文件夹里面找到，我是把他们移到了桌面上。

// 用于应用程序“关于”菜单项的 CAboutDlg 对话框
void detectAndDisplay(Mat frame);//声明函数
String face_cascade_name = "C:\\Users\\strstr\\Desktop\\haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸的训练数据
String eyes_cascade_name = "C:\\Users\\strstr\\Desktop\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";//人眼的训练数据
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
string window_name = "人脸识别与检测";
RNG rng(12345);
Mat Allframe;//用于点击button存储照片，同学们可以无视

接下来，我将一路贴代码。有一些是MFC预留的，关键的是button里面的内容和detectAndDisplay函数。

class CAboutDlg : public CDialogEx
{

public:
    CAboutDlg();

// 对话框数据
    enum { IDD = IDD_ABOUTBOX };

    protected:
    virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX);    // DDX/DDV 支持

// 实现
protected:
    DECLARE_MESSAGE_MAP()
};

CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD)
{
}

void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)
{
    CDialogEx::DoDataExchange(pDX);
}

BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx)
END_MESSAGE_MAP()


// C人脸识别与特征匹配Dlg 对话框



C人脸识别与特征匹配Dlg::C人脸识别与特征匹配Dlg(CWnd* pParent /*=NULL*/)
    : CDialogEx(C人脸识别与特征匹配Dlg::IDD, pParent)
    , face_time(_T(""))
    , face_name(_T(""))
    , face_no_name(_T(""))
    , face_time_new(0)
{
    m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);
}

void C人脸识别与特征匹配Dlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)
{
    CDialogEx::DoDataExchange(pDX);
    DDX_Text(pDX, TIME, face_time);
    DDX_Text(pDX, Result, face_name);
    DDX_Text(pDX, THEname, face_no_name);
    DDX_Text(pDX, TIME_NEW, face_time_new);
}

BEGIN_MESSAGE_MAP(C人脸识别与特征匹配Dlg, CDialogEx)
    ON_WM_SYSCOMMAND()
    ON_WM_PAINT()
    ON_WM_QUERYDRAGICON()
    ON_BN_CLICKED(StartWatch, &C人脸识别与特征匹配Dlg::OnBnClickedStartwatch)
    ON_BN_CLICKED(face_read, &C人脸识别与特征匹配Dlg::OnBnClickedread)

    ON_BN_CLICKED(face_openvideo, &C人脸识别与特征匹配Dlg::OnBnClickedopenvideo)
    ON_BN_CLICKED(Save, &C人脸识别与特征匹配Dlg::OnBnClickedSave)
END_MESSAGE_MAP()


// C人脸识别与特征匹配Dlg 消息处理程序

BOOL C人脸识别与特征匹配Dlg::OnInitDialog()
{
    CDialogEx::OnInitDialog();

    // 将“关于...”菜单项添加到系统菜单中。

    // IDM_ABOUTBOX 必须在系统命令范围内。
    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);
        }
    }

    // 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
    SetIcon(m_hIcon, TRUE);         // 设置大图标
    SetIcon(m_hIcon, FALSE);        // 设置小图标

    // 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
}

void C人脸识别与特征匹配Dlg::OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam)
{
    if ((nID & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX)
    {
        CAboutDlg dlgAbout;
        dlgAbout.DoModal();
    }
    else
    {
        CDialogEx::OnSysCommand(nID, lParam);
    }
}

// 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 C人脸识别与特征匹配Dlg::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_hIcon);
    }
    else
    {
        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 C人脸识别与特征匹配Dlg::OnQueryDragIcon()
{
    return static_cast<HCURSOR>(m_hIcon);
}

以下是Button里的代码：

void C人脸识别与特征匹配Dlg::OnBnClickedStartwatch()
{
    face_time = "秒";
    double t = 0;
    double facelook_time = 0;//用于计算函数运行时间
    VideoCapture capture(1);//捕获外部摄像头
    Mat frame,newframe;//建立两个Mat,一个用来显示视频，另一个给全局里的Allframe
    namedWindow("view", WINDOW_AUTOSIZE);
    HWND hWnd = (HWND)cvGetWindowHandle("view");
    HWND hParent = ::GetParent(hWnd);
    ::SetParent(hWnd, GetDlgItem(face_picture)->m_hWnd);
    ::ShowWindow(hParent, SW_HIDE);//隐藏运行程序框，并且把它“画”到MFC上
    if (!face_cascade.load(face_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n");};
    if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n");};//加载分类器的
    if (capture.isOpened())
    {
        for (;;)//循环以达到视频的效果
        {
            capture >> frame;
            capture >> newframe;
            Allframe = newframe;
            if (!frame.empty())
            {

                t = (double)cvGetTickCount();
                detectAndDisplay(frame);//识别的函数
                t = (double)cvGetTickCount() - t;//用来计算算法执行时间
                facelook_time = t / 1000 / ((double)cvGetTickFrequency()*1000.);//检测时间
                face_time_new = facelook_time;//输出到static text中
                imshow("view", frame);
                UpdateData(FALSE);
            }
            else
            {
                printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break;
            }

         waitKey(10);
        }

    }
}
void detectAndDisplay(Mat frame)//识别人脸函数
{
    std::vector<Rect> faces;
    Mat frame_gray;
    cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);//转换成灰度图像
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);//直方图均衡化
    //1.1表示每次图像尺寸减小的比例为1.1，2表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸),CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测，而是缩放图像，Size(30, 30)为目标的最小最大尺寸
    face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);
        ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 2, 8, 0);//画椭圆

        Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);
        std::vector<Rect> eyes;

        //-- In each face, detect eyes
        eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

        for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)//检测眼睛
        {
            Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);
            int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);
            circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 3, 8, 0);
        }
    }
}

好了，贴一张运行成功的截图，怕丑到各位，打了些马赛克：

这里写图片描述

posted @ 2017-07-19 17:24 lizhigang 阅读(5504) 评论(0) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

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MFC中利用Opencv与C++抓取摄像头进行人脸识别（Mat）

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