人脸检测

配置环境

https://blog.csdn.net/ccnuacmhdu/article/details/79757658

人脸检测

代码参考博主网站：https://blog.csdn.net/real_myth/article/details/52771154

/*
本程序实现人脸检测，
顺便学习了一下sprinf，实现批量操作图像
*/

#include "opencv2/core/core.hpp"   
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"   
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"   
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"   

#include <iostream>   
#include <cstdio>
#include <string>

using namespace std;
using namespace cv;
string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
//该文件存在于OpenCV安装目录下的\sources\data\haarcascades内，需要将该xml文件复制到当前工程目录下  
CascadeClassifier face_cascade;
void detectAndDisplay(Mat frame);
int main(int argc, char** argv) {
    char fileName[100];
    Mat image;
    for (int i = 1; i <= 4; i++) {
        sprintf(fileName, "F:/人脸识别/face_detect/face_detect/image/%d.jpg", i);
        image = imread(fileName);//导入图片
        if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) {
            printf("级联分类器错误，可能未找到文件，拷贝该文件到工程目录下！\n");
            return -1;
        }
        detectAndDisplay(image); //调用人脸检测函数  
        waitKey();//暂停显示一下
    }
    return 0;
}

void detectAndDisplay(Mat face) {
    std::vector<Rect> faces;
    Mat face_gray;

    cvtColor(face, face_gray, CV_BGR2GRAY);  //rgb类型转换为灰度类型  
    equalizeHist(face_gray, face_gray);   //直方图均衡化  

    face_cascade.detectMultiScale(face_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(1, 1));

    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(face, center, Size(faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 0), 2, 7, 0);
    }

    imshow("人脸检测", face);
}

\

注意上面代码中的路径信息：
sprintf(fileName, “F:/人脸识别/face_detect/face_detect/image/%d.jpg”, i);
如果不小心改变了项目工程的路径，这里一定要修改一下！！！

下一步：人脸识别及人脸检索