【OpenCV人脸识别入门教程之二】人脸检测

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。

OpenCV版本：2.4.10；VS开发版本：VS2012。

一、OpenCV人脸检测

要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。

1、OpenCV人脸检测的方法

在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。

在OpenCV中，使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。在OpenCV的安装目录下的sources文件夹里的data文件夹里可以看到下图所示的内容：

上图中文件夹的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分别表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器：即各文件夹里的文件。”haar”特征主要用于人脸检测，“hog”特征主要用于行人检测，“lbp”特征主要用于人脸识别。打开“haarcascades”文件夹，如下图所示

图中的XML文件即是我们人脸检测所需要的分类器文件。在实际使用中，推荐使用上图中被标记的“haarcascade_frontalface_alt2.xml”分类器文件，准确率和速度都比较好。

2、OpenCV中的人脸检测的类

在OpenCV中，使用类“CascadeClassifier”进行人脸检测

CascadeClassifier faceCascade;   //实例化对象

所需要使用的函数：

faceCascade.load("../data/haarcascade_frontalface_alt2");  //加载分类器
faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 6, 0, Size(0, 0));  //多尺寸检测人脸

实现人脸检测主要依赖于detectMultiScale()函数，下面简单说一下函数参数的含义，先看函数原型：

CV_WRAP virtual void detectMultiScale( const Mat& image,
                                   CV_OUT vector<Rect>& objects,
                                   double scaleFactor=1.1,
                                   int minNeighbors=3, int flags=0,
                                   Size minSize=Size(),
                                   Size maxSize=Size() );

各参数含义：

• const Mat& image: 需要被检测的图像（灰度图）
• vector<Rect>& objects: 保存被检测出的人脸位置坐标序列
• double scaleFactor: 每次图片缩放的比例
• int minNeighbors: 每一个人脸至少要检测到多少次才算是真的人脸
• int flags： 决定是缩放分类器来检测，还是缩放图像
• Size(): 表示人脸的最大最小尺寸

二、代码实现

1、检测图片中的人脸

//头文件
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;

//人脸检测的类
CascadeClassifier faceCascade;

int main()
{
	faceCascade.load("../data/haarcascade_frontalface_alt2.xml");   //加载分类器，注意文件路径

	Mat img = imread("../data/PrettyGirl.jpg");
	Mat imgGray;
	vector<Rect> faces;

	if(img.empty())
	{
	  return 1;
	}

	if(img.channels() ==3)
	{
	   cvtColor(img, imgGray, CV_RGB2GRAY);
	}
	else
	{
	   imgGray = img;
	}

	faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 6, 0, Size(0, 0));   //检测人脸

	if(faces.size()>0)
	{
	   for(int i =0; i<faces.size(); i++)
	   {
	       rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height), 
			               Scalar(0, 255, 0), 1, 8);    //框出人脸位置
	   }
	}

	imshow("FacesOfPrettyGirl", img);

	waitKey(0);
	return 0;
}

结果如下图：

2、检测视频中的人脸

//头文件
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;

//人脸检测的类
CascadeClassifier faceCascade;

int main()
{
	faceCascade.load("../data/haarcascade_frontalface_alt2.xml");   //加载分类器，注意文件路径

	VideoCapture cap;  
	cap.open(0);   //打开摄像头
	//cap.open("../data/test.avi");   //打开视频
	Mat img, imgGray;
	vector<Rect> faces;
	int c = 0;

	if(!cap.isOpened())
	{
	  return 1;
	}

	while(c!=27)
	{
		cap>>img;
	   if(img.channels() ==3)
	   {
	      cvtColor(img, imgGray, CV_RGB2GRAY);
	   }
	   else
	   {
	      imgGray = img;
	   }

	   faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 6, 0, Size(0, 0));   //检测人脸

	   if(faces.size()>0)
	   {
	      for(int i =0; i<faces.size(); i++)
	      {
	          rectangle(img, Point(faces[i].x, faces[i].y), Point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height), 
			                  Scalar(0, 255, 0), 1, 8);    //框出人脸位置
	      }
	   }
	
	   imshow("Camera", img);
	   c = waitKey(1);
	}
	return 0;
}

在视频实时检测时，可能会出现卡顿，是因为检测人脸花费了过多的时间，这里代码只实现基本功能，并未优化。

本文完。