这篇文章给大家分享的是有关OpenCV怎样实现人脸检测的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

成都做网站、成都网站设计的关注点不是能为您做些什么网站，而是怎么做网站，有没有做好网站，给成都创新互联一个展示的机会来证明自己，这并不会花费您太多时间，或许会给您带来新的灵感和惊喜。面向用户友好，注重用户体验，一切以用户为中心。

前段日子，写了个人脸检测的小程序，可以检测标记图片、视频、摄像头中的人脸。效果还行吧，用的是opencv提供人脸库。至于具体的人脸检测原理，找资料去啃吧。

环境：VS2013+OPENCV2.4.10+Win8.1

一、基于对话框的MFC

首先，新建一个基于对话框的MFC应用程序，命名为myFaceDetect（取消“安全开发周期（SDL）检查”勾选，我自己习惯取消这个）。

 

放置Button，设置Button的ID和Caption。
图片按钮——ID:IDC_FACEDETECT
视频按钮——ID:IDC_FACEV
摄像头按钮——ID:IDC_FACEC

二、添加消息响应函数

为图片按钮、视频按钮、摄像头按钮，在类向导中添加消息响应函数。
在图片按钮上右键，选择类向导。在CMyFaceDetectDlg类（对话框类）下选中BN_CLICKED消息，点击添加处理程序。其余两个按钮，按同样操作，添加消息响应函数。
完成上述操作后，获得对应三个按钮的消息响应函数。

void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect()//图片按钮
void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev()//视频按钮
void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec()//摄像头按钮

三、人脸检测实现

首先，将OpenCV2.4.10+VS2013环境的配置完成，这个网上有许多教程。这是我以前写的一篇配置教程：Visual Studio 2013+OpenCV2.4.10环境搭建教程

对话框类的头文件:MyFaceDetectDlg.h

// MyFaceDetectDlg.h : 头文件
//
#pragma once
#include 
#include 
#include 
#include 
#include "afxwin.h"
using namespace cv;
// CMyFaceDetectDlg 对话框
class CMyFaceDetectDlg : public CDialogEx
{
// 构造
public:
  CMyFaceDetectDlg(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数

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

  protected:
  virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX);  // DDX/DDV 支持
// 实现
protected:
  HICON m_hIcon;
  HICON m_catIcon;//程序的小猫图标。如果想用默认的图片，可以将其注释掉。
  // 生成的消息映射函数
  virtual BOOL OnInitDialog();
  afx_msg void OnPaint();
  afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon();
  DECLARE_MESSAGE_MAP()
public:
  afx_msg void OnClickedFacedetect();
public:
  CascadeClassifier cascade;//级联分类器
  Mat image;//图片
  double scale;//缩小比例。缩小图片可以加快检测速度，当然加快检测速度还有其他的方法。
public:
  void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale);//添加的实现人脸检测的函数，核心函数
  CButton m_btn;//为了美化按钮添加对象，可以注释掉。
  afx_msg void OnClickedFacev();
  afx_msg void OnClickedFacec();
  afx_msg void OnBnClickedCancel();
};

对话框类的实现：MyFaceDetectDlg.cpp

// MyFaceDetectDlg.cpp : 实现文件
//

#include "stdafx.h"
#include "MyFaceDetect.h"
#include "MyFaceDetectDlg.h"
#include "afxdialogex.h"
#include 
#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#endif
// CMyFaceDetectDlg 对话框
CMyFaceDetectDlg::CMyFaceDetectDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/)
  : CDialogEx(CMyFaceDetectDlg::IDD, pParent)
{
  m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);
  m_catIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDI_ICON4);//加载自己的图标（小猫~）

  scale = 1.3;
}

void CMyFaceDetectDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)
{
  CDialogEx::DoDataExchange(pDX);
  DDX_Control(pDX, IDC_FACEDETECT, m_btn);
}

BEGIN_MESSAGE_MAP(CMyFaceDetectDlg, CDialogEx)
  ON_WM_PAINT()
  ON_WM_QUERYDRAGICON()
  ON_BN_CLICKED(IDC_FACEDETECT, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect)
  ON_BN_CLICKED(IDC_FACEV, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev)
  ON_BN_CLICKED(IDC_FACEC, &CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec)
  ON_BN_CLICKED(IDCANCEL, &CMyFaceDetectDlg::OnBnClickedCancel)
END_MESSAGE_MAP()

// CMyFaceDetectDlg 消息处理程序

BOOL CMyFaceDetectDlg::OnInitDialog()
{
  CDialogEx::OnInitDialog();

  // 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
  //若不需要自己设置图标，可以将后面所有m_catIcon改成m_hIcon
  SetIcon(m_catIcon, TRUE);      // 设置大图标。 
  SetIcon(m_catIcon, FALSE);   // 设置小图标
  //按钮加载图片背景
  //HBITMAP hbmp1 = ::LoadBitmap(AfxGetInstanceHandle(), MAKEINTRESOURCE(IDB_BITMAP2));
  //m_btn.SetBitmap(hbmp1);
  // 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
}

// 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 CMyFaceDetectDlg::OnPaint()
{
  if (IsIconic())
  {
    CPaintDC dc(this); // 用于绘制的设备上下文

    SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast(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_catIcon);
  }
  else
  {
    /*改变对话框背景****若需要默认背景，可以删除*/
    CPaintDC dc(this);
    CRect rect;
    GetClientRect(&rect);
    CDC dcBmp;
    dcBmp.CreateCompatibleDC(&dc);
    CBitmap bmpBackGround;
    bmpBackGround.LoadBitmap(IDB_BITMAP4);
    BITMAP m_bitmap;
    bmpBackGround.GetBitmap(&m_bitmap);
    CBitmap *pbmpOld = dcBmp.SelectObject(&bmpBackGround);
    dc.StretchBlt(0, 0, rect.Width(), rect.Height(), &dcBmp, 0, 0, m_bitmap.bmWidth, m_bitmap.bmHeight, SRCCOPY);
    /*********************************/
    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 CMyFaceDetectDlg::OnQueryDragIcon()
{
  return static_cast(m_catIcon);
}


void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacedetect()
{
  // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
  CString filename;
  //打开对话框
  CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR,
    _T("图片 (*.jpg)|*.jpg|(*.*) |*.*|"), NULL);
  if (OpenDlg.DoModal() != IDOK)
  {
    return;
  }
  filename = OpenDlg.GetPathName();//获得文件路径
  /*CString转换*string*/
  USES_CONVERSION;
  std::string tempName(W2A(filename));
  image = imread(tempName);//读取图片
  const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";//加载人脸库
  if (!cascade.load(cascade_name))
  {
    MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));
    return;
  }
  if (!image.data)
  {
    MessageBox(_T("ERROR:Could not load image!"));
    return;
  }
  namedWindow("人脸检测", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  detectAndDraw(image, cascade, scale);//调用人脸检测函数
  imshow("人脸检测", image);
  return;
}
void CMyFaceDetectDlg::detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale)
{
  /*程序核心函数，检测标记人脸*/
  int i = 0;
  vectorfaces;//定义一个容器，保存检测结果
  const static Scalar colors[] = {
    CV_RGB(0, 0, 255),
    CV_RGB(0, 128, 255),
    CV_RGB(0, 255, 255),
    CV_RGB(0, 255, 0),
    CV_RGB(255, 128, 0),
    CV_RGB(255, 255, 0),
    CV_RGB(255, 0, 0),
    CV_RGB(255, 0, 255)
  };
  Mat gray, smallImage(cvRound(img.rows / scale), cvRound(img.cols / scale), CV_8UC1);//用cvRound取整
  cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);//转化灰度图
  resize(gray, smallImage, smallImage.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//图片尺度调整
  equalizeHist(smallImage, smallImage);//直方图均衡
  cascade.detectMultiScale(smallImage, faces);//核心，检测人脸
  for (vector::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++)
  {
    //利用迭代器，标记出人脸位置。
    Point center;
    Scalar color = colors[i % 8];
    int radius;
    /*计算出原图像中的圆心和半径。公式很简单，自己写一下，就可以理解了*/
    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);
    /****************/
    circle(img, center, radius, color, 3);
  }
}

void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacev()
{
  // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
  //检测视频帧中的人脸
  CString filename;
  CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR,
    _T("视频(*.avi)|*.avi|(*.*)|*.*|"), NULL);
  if (OpenDlg.DoModal() != IDOK)
  {
    return;
  }
  /*CString转换*string*/
  filename = OpenDlg.GetPathName();
  USES_CONVERSION;
  std::string tempName(W2A(filename));
  const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";
  if (!cascade.load(cascade_name))
  {
    MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));
    return;
  }
  VideoCapture capture(tempName);//打开视频
  if (!capture.isOpened())
  {
    MessageBox(_T("ERROR:Could not load Video!"));
    return;
  }
  double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);
  bool stop(false);
  int delay = 1000 / rate;
  while (!stop)
  {
    if (!capture.read(image))//读取视频帧
      break;
    detectAndDraw(image, cascade, scale);
    imshow("人脸检测", image);
    if (waitKey(delay) >= 0)
      stop = true;
  }
  capture.release();
  return;
}


void CMyFaceDetectDlg::OnClickedFacec()
{
  // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
  //检测摄像头中的人脸数据
  const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";
  if (!cascade.load(cascade_name))
  {
    MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));
    return;
  }
  VideoCapture capture(0);//打开摄像头
  if (!capture.isOpened())
  {
    MessageBox(_T("ERROR:Could not load capture!"));
    return;
  }
  //double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);
  //bool stop(false);
  //int delay = 1000 / rate;
  int k=0;
  while (1)
  {
    if (!capture.read(image))
      break;
    detectAndDraw(image, cascade, scale);
    imshow("人脸检测", image);
    k=waitkey(10);
    if (k=27)//ESC键
      break;

  }
  capture.release();
  return;
}


void CMyFaceDetectDlg::OnBnClickedCancel()
{
  // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
  CDialogEx::OnCancel();
}

三 运行程序

视频和图片都有测试，一般只要是正脸、清晰的都能检测图片。另外，需要将haarcascade_frontalface_alt2.xml文件复制到程序目录下。
 

将文件在目录opencv\sources\data\haarcascades下。

 

感谢各位的阅读！关于“OpenCV怎样实现人脸检测”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

网页标题：OpenCV怎样实现人脸检测
本文链接：http://myzitong.com/article/ispjei.html