C++ SVM Opencv3.4实现人脸检测

很通俗的来说，haar算法计算特征就是用一块区域内黑色的值减去白色的值。但是一张图片像素点是非常多的，如果用普通的方法去计算一块区域的值，效率相当低下。
这里有一种加速计算的方法--积分图：
定义如下：

（维基百科贴过来的“—”）

积分图每一点（x，y）都是这个点对应左上角区域所有值的和
并且只需要遍历一遍图像就可得到积分图。
而对于任意一点(x,y) 积分图可这样计算 I(x,y)= i(x,y)+I(x-1,y)+I(x,y-1)-I(x-1,y-1)
利用积分图就可以很高效的计算出图像中的特征区域。
我这里用的是已经训练好的haar级联分类器。

眼睛检测 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
人脸检测 haarcascade_frontalface_alt2.xml

检测思路：
先把图片转为灰度，接着将图片直方均匀化，在上面处理后的图片矩阵中检测脸的区域，然后把脸这一块圈出来去检测眼睛。
检测函数代码如下：

void DetectFace(Mat img,Mat imgGray) {namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);vector<Rect> faces, eyes;faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 5, 0, Size(30, 30));for (auto b : faces) {cout << "输出一张人脸位置：(x,y):" << "(" << b.x << "," << b.y << ") , (width,height):(" << b.width << "," << b.height << ")" << endl;}if (faces.size()>0) {for (size_t i = 0; i<faces.size(); i++) {putText(img, "ugly man!", cvPoint(faces[i].x, faces[i].y - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 2.0, Scalar(0, 0, 255));rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 1, 8);cout << faces[i] << endl;//将人脸从灰度图中抠出来Mat face_ = imgGray(faces[i]);eyes_Cascade.detectMultiScale(face_, eyes, 1.2, 2, 0, Size(30, 30));for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) {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(img, eye_center, radius, Scalar(65, 105, 255), 4, 8, 0);}}}imshow("src", img);
}

最后检测效果：

全部代码如下：

 #include <opencv/cv.h> 
#include <opencv/highgui.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
void DetectFace(Mat,Mat);
CascadeClassifier faceCascade;
CascadeClassifier eyes_Cascade;
int main(int argc, char** argv) {VideoCapture cap;if (!cap.open(0)) {cout << "摄像头打开失败!!" << endl;	return -1;}if (!faceCascade.load("C:\\Users\\cb\\source\\repos\\Project2\\x64\\Debug\\haarcascade_frontalface_alt2.xml") ) {cout << "人脸检测级联分类器没找到！！" << endl;return -1;}if (!eyes_Cascade.load("C:\\Users\\cb\\source\\repos\\Project2\\x64\\Debug\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")) {cout << "眼睛检测级联分类器没找到！！" << endl;return -1;}Mat img, imgGray;int fps = 60;while (true) {cap >> img;cvtColor(img, imgGray, CV_BGR2GRAY);equalizeHist(imgGray, imgGray);//直方图均匀化DetectFace(img, imgGray);waitKey(1000/fps);}return 0;
}void DetectFace(Mat img,Mat imgGray) {namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);vector<Rect> faces, eyes;faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 5, 0, Size(30, 30));for (auto b : faces) {cout << "输出一张人脸位置：(x,y):" << "(" << b.x << "," << b.y << ") , (width,height):(" << b.width << "," << b.height << ")" << endl;}if (faces.size()>0) {for (size_t i = 0; i<faces.size(); i++) {putText(img, "ugly girl!", cvPoint(faces[i].x, faces[i].y - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 2.0, Scalar(0, 0, 255));rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height), Scalar(0, 0, 255), 1, 8);cout << faces[i] << endl;//将人脸从灰度图中抠出来Mat face_ = imgGray(faces[i]);eyes_Cascade.detectMultiScale(face_, eyes, 1.2, 2, 0, Size(30, 30));for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) {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(img, eye_center, radius, Scalar(65, 105, 255), 4, 8, 0);}}}imshow("src", img);
}

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