OpenCV人脸检测demo--facedetect

  1 #include "opencv2/objdetect.hpp"
  2 #include "opencv2/highgui.hpp"
  3 #include "opencv2/imgproc.hpp"
  4 #include <iostream>
  5 
  6 using namespace std;
  7 using namespace cv;
  8 
  9 static void help()
 10 
 11 {
 12 　　cout << "\nThis program demonstrates the cascade recognizer. Now you can use Haar or LBP features.\n"
 13 　　"This classifier can recognize many kinds of rigid objects, once the appropriate classifier is trained.\n"
 14 　　"It's most known use is for faces.\n"
 15 　　"Usage:\n"
 16 　　"./facedetect [--cascade=<cascade_path> this is the primary trained classifier such as frontal face]\n"
 17 　　" [--nested-cascade[=nested_cascade_path this an optional secondary classifier such as eyes]]\n"
 18 　　" [--scale=<image scale greater or equal to 1, try 1.3 for example>]\n"
 19 　　" [--try-flip]\n"
 20 　　" [filename|camera_index]\n\n"
 21 　　"see facedetect.cmd for one call:\n"
 22 　　"./facedetect --cascade=\"../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml\" --nested-cascade=\"../../data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml\" --scale=1.3\n\n"
 23 　　"During execution:\n\tHit any key to quit.\n"
 24 　　"\tUsing OpenCV version " << CV_VERSION << "\n" << endl;
 25 }
 26 
 27 void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade,
 28 CascadeClassifier& nestedCascade,
 29 double scale, bool tryflip);
 30 
 31 string cascadeName;
 32 string nestedCascadeName;
 33 
 34 int main(int argc, const char** argv)
 35 {
 36 　　VideoCapture capture;
 37 　　Mat frame, image;
 38 　　string inputName;
 39 　　bool tryflip;
 40 　　CascadeClassifier cascade, nestedCascade;
 41 　　double scale;
 42 
 43 　　cv::CommandLineParser parser(argc, argv,
 44 　　　　"{help h||}"
 45 　　　　"{cascade|haarcascade_frontalface_alt.xml|}"
 46 　　　　"{nested-cascade|haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|}"
 47 　　　　"{scale|1|}{try-flip||}{@filename|lena.jpg|}"
 48 　　);
 49 
 50 
 51 　　if (parser.has("help"))
 52 　　{
 53 　　　　help();
 54 　　　　return 0;
 55 　　}
 56 　　cascadeName = parser.get<string>("cascade");
 57 　　nestedCascadeName = parser.get<string>("nested-cascade");
 58 　　scale = parser.get<double>("scale");
 59 　　if (scale < 1)
 60 　　　　scale = 1;
 61 　　tryflip = parser.has("try-flip");
 62 　　inputName = parser.get<string>("@filename");
 63 　　if (!parser.check())
 64 　　{
 65 　　　　parser.printErrors();
 66 　　　　return 0;
 67 　　}
 68 　　if (!nestedCascade.load(nestedCascadeName))
 69 　　　　cerr << "WARNING: Could not load classifier cascade for nested objects" << endl;
 70 　　if (!cascade.load(cascadeName))
 71 　　{
 72 　　　　cerr << "ERROR: Could not load classifier cascade" << endl;
 73 　　　　help();
 74 　　　　return -1;
 75 　　}
 76 　　if (inputName.empty() || (isdigit(inputName[0]) && inputName.size() == 1))
 77 　　{
 78 　　　　int c = inputName.empty() ? 0 : inputName[0] - '0';
 79 　　　　if (!capture.open(c))
 80 　　　　cout << "Capture from camera #" << c << " didn't work" << endl;
 81 　　}
 82 　　else if (inputName.size())
 83 　　{
 84 　　　　image = imread(inputName, 1);
 85 　　　　if (image.empty())
 86 　　　　{
 87 　　　　　　if (!capture.open(inputName))
 88 　　　　　　cout << "Could not read " << inputName << endl;
 89 　　　　}
 90 　　}
 91 　　else
 92 　　{
 93 　　　　image = imread("../data/lena.jpg", 1);
 94 　　　　if (image.empty()) cout << "Couldn't read ../data/lena.jpg" << endl;
 95 　　}
 96 
 97 　　if (capture.isOpened())
 98 　　{
 99 　　　　cout << "Video capturing has been started ..." << endl;
100 
101 　　　　for (;;)
102 　　　　{
103 　　　　　　capture >> frame;
104 　　　　　　if (frame.empty())
105 　　　　　　break;
106 
107 　　　　　　Mat frame1 = frame.clone();
108 　　　　　　detectAndDraw(frame1, cascade, nestedCascade, scale, tryflip);
109 
110 　　　　　　int c = waitKey(10);
111 　　　　　　if (c == 27 || c == 'q' || c == 'Q')
112 　　　　　　break;
113 　　　　}
114 　　}
115 　　else
116 　　{
117 　　　　cout << "Detecting face(s) in " << inputName << endl;
118 　　　　if (!image.empty())
119 　　　　{
120 　　　　　　detectAndDraw(image, cascade, nestedCascade, scale, tryflip);
121 　　　　　　waitKey(0);
122 　　　　}
123 　　else if (!inputName.empty())
124 　　{
125 　　　　/* assume it is a text file containing the
126 　　　　list of the image filenames to be processed - one per line */
127 　　　　FILE* f = fopen(inputName.c_str(), "rt");
128 　　　　if (f)
129 　　　　{
130 　　　　　　char buf[1000 + 1];
131 　　　　　　while (fgets(buf, 1000, f))
132 　　　　　　{
133 　　　　　　　　int len = (int)strlen(buf), c;
134 　　　　　　　　while (len > 0 && isspace(buf[len - 1]))
135 　　　　　　　　len--;
136 　　　　　　　　buf[len] = '\0';
137 　　　　　　　　cout << "file " << buf << endl;
138 　　　　　　　　image = imread(buf, 1);
139 　　　　　　　　if (!image.empty())
140 　　　　　　　　{
141 　　　　　　　　　　detectAndDraw(image, cascade, nestedCascade, scale, tryflip);
142 　　　　　　　　　　c = waitKey(0);
143 　　　　　　　　　　if (c == 27 || c == 'q' || c == 'Q')
144 　　　　　　　　　　　　break;
145 　　　　　　　　}
146 　　　　　　　　else
147 　　　　　　　　{
148 　　　　　　　　　　cerr << "Aw snap, couldn't read image " << buf << endl;
149 　　　　　　　　}
150 　　　　　　}
151 　　　　fclose(f);
152 　　　　}
153 　　}
154 }
155 
156 return 0;
157 }
158 
159 void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade,
160 CascadeClassifier& nestedCascade,
161 double scale, bool tryflip)
162 {
163 double t = 0;
164 vector<Rect> faces, faces2;
165 const static Scalar colors[] =
166 {
167 Scalar(255, 0, 0),
168 Scalar(255, 128, 0),
169 Scalar(255, 255, 0),
170 Scalar(0, 255, 0),
171 Scalar(0, 128, 255),
172 Scalar(0, 255, 255),
173 Scalar(0, 0, 255),
174 Scalar(255, 0, 255)
175 };
176 Mat gray, smallImg;
177 
178 cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
179 double fx = 1 / scale;
180 resize(gray, smallImg, Size(), fx, fx, INTER_LINEAR);
181 equalizeHist(smallImg, smallImg);
182 
183 t = (double)cvGetTickCount();
184 cascade.detectMultiScale(smallImg, faces,
185 1.1, 2, 0
186 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
187 //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
188 | CASCADE_SCALE_IMAGE,
189 Size(30, 30));
190 if (tryflip)
191 {
192 flip(smallImg, smallImg, 1);
193 cascade.detectMultiScale(smallImg, faces2,
194 1.1, 2, 0
195 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
196 //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
197 | CASCADE_SCALE_IMAGE,
198 Size(30, 30));
199 for (vector<Rect>::const_iterator r = faces2.begin(); r != faces2.end(); r++)
200 {
201 faces.push_back(Rect(smallImg.cols - r->x - r->width, r->y, r->width, r->height));
202 }
203 }
204 t = (double)cvGetTickCount() - t;
205 printf("detection time = %g ms\n", t / ((double)cvGetTickFrequency()*1000.));
206 for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
207 {
208 Rect r = faces[i];
209 Mat smallImgROI;
210 vector<Rect> nestedObjects;
211 Point center;
212 Scalar color = colors[i % 8];
213 int radius;
214 
215 double aspect_ratio = (double)r.width / r.height;
216 if (0.75 < aspect_ratio && aspect_ratio < 1.3)
217 {
218 center.x = cvRound((r.x + r.width*0.5)*scale);
219 center.y = cvRound((r.y + r.height*0.5)*scale);
220 radius = cvRound((r.width + r.height)*0.25*scale);
221 circle(img, center, radius, color, 3, 8, 0);
222 }
223 else
224 rectangle(img, cvPoint(cvRound(r.x*scale), cvRound(r.y*scale)),
225 cvPoint(cvRound((r.x + r.width - 1)*scale), cvRound((r.y + r.height - 1)*scale)),
226 color, 3, 8, 0);
227 if (nestedCascade.empty())
228 continue;
229 smallImgROI = smallImg(r);
230 nestedCascade.detectMultiScale(smallImgROI, nestedObjects,
231 1.1, 2, 0
232 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
233 //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
234 //|CASCADE_DO_CANNY_PRUNING
235 | CASCADE_SCALE_IMAGE,
236 Size(30, 30));
237 for (size_t j = 0; j < nestedObjects.size(); j++)
238 {
239 Rect nr = nestedObjects[j];
240 center.x = cvRound((r.x + nr.x + nr.width*0.5)*scale);
241 center.y = cvRound((r.y + nr.y + nr.height*0.5)*scale);
242 radius = cvRound((nr.width + nr.height)*0.25*scale);
243 circle(img, center, radius, color, 3, 8, 0);
244 }
245 }
246 imshow("result", img);
247 }