人脸识别

小编 2026-06-28 阅读:597 评论:0
人脸识别在生活中已经随处可见,今天使用opencv来实践一番。 void example_face_dectect(cv::Mat &image, cv::CascadeClassifier f...

人脸识别在生活中已经随处可见,今天使用opencv来实践一番。

void example_face_dectect(cv::Mat &image, cv::CascadeClassifier faceCascade, cv::CascadeClassifier  eyeCascade) {
	std::vector<cv::Rect> faces;
	std::vector<cv::Rect> eyes;
	cv::Mat imageGray;
	cv::cvtColor(image, imageGray, cv::COLOR_BGR2GRAY); //转为灰度图
	cv::equalizeHist(imageGray, imageGray); //直方图均衡化,提高对比度
	faceCascade.detectMultiScale(imageGray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));  //检测人脸
	for (int i = 0;i < faces.size();i++) {
		cv::Point center(faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5);
		cv::ellipse(image, center, cv::Size(faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, cv::Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0); // 标记人脸,画个圆
		
		cv::Mat faceFrame = imageGray(faces[i]);
		eyeCascade.detectMultiScale(faceFrame, eyes, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30)); //检测眼睛
		for (int j = 0;j < eyes.size();j++) {
			cv::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[i].height)*0.25);
			cv::circle(image, center, radius, cv::Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0); // 标记人眼,画个圆
		}   
		eyes.clear();
	}
	faces.clear();
}

int main()
{
	cv::Mat image;
	cv::CascadeClassifier faceCascade, eyeCascade;
	cv::VideoCapture videoCapture;
	cv::namedWindow(\"example_face_dectect\", cv::WINDOW_AUTOSIZE);

	char keyQuit;
	if (!faceCascade.load(\"d:\\\\dev\\\\opencv\\\\build\\\\etc\\\\haarcascades\\\\haarcascade_frontalface_alt.xml\")) { //加载人眼特征文件
		cerr << \"can\'t load haarcascade_frontalface_alt.xml\" << endl;
		return -1;
	}
	if (!eyeCascade.load(\"D:\\\\dev\\\\opencv\\\\build\\\\etc\\\\haarcascades\\\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml\")) { //加载人眼特征文件
		cerr << \"can\'t load haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml\" << endl;
		return -1;
	}
	if (videoCapture.open(0)) { //打开摄像头
		for (;;) {
			videoCapture >> image;
			if (image.empty()) break;
			example_face_dectect(image, faceCascade, eyeCascade);
			cv::imshow(\"example_face_dectect\", image);
			keyQuit = cv::waitKey(30);
			if (keyQuit == 27)break;
		}
	}

	//example0904();
	//example1103();
	//exampleMouse();
	//exampleFile();
	//addWeightedExample();
	//example9();
	//example5(frame);
	//example6();
	//example4(frame);
	//example2_5(frame);
	//example4(image);
	//cv::imshow(\"test\", frame);
	//cv::waitKey(0);
	return 0;
}

 

版权声明

本文仅代表作者观点,不代表百度立场。
本文系作者授权百度百家发表,未经许可,不得转载。

热门文章
  • 机房智能化温湿度解决方式之POE供电以太网温湿度传感器

    机房智能化温湿度解决方式之POE供电以太网温湿度传感器
    机房智能化温湿度解决方式之POE供电以太网温湿度传感器 北京盈创力和电子科技有限公司 智能型TCP网口温湿度记录仪 北京IP网络温湿度记录仪厂家,北京盈创力和 北京智能型TCP网口温湿度记录仪IP网络温湿度记录仪是一种新型的基于TCP/IP协议双绞线以太网标准温湿度采集模块,利用它可以实现现场温度值、相对湿度值的采集,同时利用其自身的RJ45通信接口可以方便地和机房监控主机或交换机集线器进行联网。 工作于-40℃~85℃工业级带...
  • Sequential Monte Carlo Methods (SMC) 序列蒙特卡洛/粒子滤波/Bootstrap Filtering

    Sequential Monte Carlo Methods (SMC) 序列蒙特卡洛/粒子滤波/Bootstrap Filtering
    Problem Statement 我们考虑一个具有马尔可夫性质、非线性、非高斯的状态空间模型(State Space Model):对于一个时间序列上的观测结果{yt,t∈N}\\{ y_t , t \\in N \\}{yt​,t∈N},我们认为每个观测结果yty_tyt​的生成依赖于一个无法直接观察的隐变量xt∈{xt,t∈N}x_t \\in \\{x_t , t \\in N \\}xt​∈{xt​,t∈N},即:p(...
  • HTTP状态保持的原理

    HTTP状态保持的原理
    a)在用户登录之后,浏览器返回响应的时候会在响应中添加上cookieb)浏览器接收到cookie之后会自动保存c)当用户再次请求同一服务器中的其他网页的时候,浏览器会自动带上之前保存的cookied)服务接收到请求之后可以请 request 对象中取到cookie 判断当前用户是否登录  Http是无状态的,就是连接时数据互通,关闭后...
  • CSRF的原理和防范措施

    CSRF的原理和防范措施
    a)攻击原理:i.用户C访问正常网站A时进行登录,浏览器保存A的cookieii.用户C再访问攻击网站B,网站B上有某个隐藏的链接或者图片标签会自动请求网站A的URL地址,例如表单提交,传指定的参数iii.而攻击网站B在访问网站A的时候,浏览器会自动带上网站A的cookieiv.所以网站A在接收到请求之后可判断当前用户是登录状态,所以...
  • Hive 系统函数及示例

    Hive 系统函数及示例
    查看所有系统函数 show functions; 函数分类 内置函数【系统函数】 数学函数: floor、round、ceil、cos、log2等 字符串函数: length、reverse、trim、lower、get_json_object、repeat等 收集函数: size 转换函数: cast 日期函数: year、month、datediff、date、date_add等 条件函数: coalesce、case…w...
标签列表