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于仕祺老师人脸检测操作实战教程

时间: 2016-09-06 23:04 来源: 本站整理

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今天小编整理一篇于仕祺老师人脸检测操作实战教程的文章和大家分享,希望能给大家提供帮助。

前言

本次编写所用的库为于仕祺老师免费提供的人脸检测库。真心好用,识别率和识别速度完全不是Opencv自带的程序能够比拟的。将其配合Opencv的EigenFace算法,基本上可以形成一个小型的毕业设计。

准备工作

1、下载在GitHub上的人脸检测库。我不提供百度云,只提供网址:https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection。

2、配置好Opencv。

配置人脸检测库

1、新建一个MFC程序。

于仕祺老师人脸检测操作实战教程

2、添加Opencv的属性表。(即配置Opencv)

于仕祺老师人脸检测操作实战教程

3、新建一个属性表,命名为libfacedetect。需要注意的是,libfacedetect只可用Win32平台。在VC++目录添加libfacedetect_master中include文件夹和lib库的位置。

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4、在链接器中添加附加依赖项。

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试编写

1、向MFC中添加一个picture控件,一个button控件,两个Static Text控件。而后向其中一个Static Text添加变量。

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2、双击button控件,进行代码页面,编写代码。

添加头文件:

  1. #include <opencv.hpp>  
  2. #include "facedetect-dll.h"  
  3. #pragma comment(lib,"libfacedetect.lib")  
  4. sing namespace cv; 

增添一个函数:

  1. void detectAndDisplay(Mat frame)  
  2. {  
  3.         Mat gray;  
  4.         cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);  
  5.         int * pResults = NULL;  
  6.         pResults = facedetect_frontal_tmp((unsigned char*)(gray.ptr(0)), gray.cols, gray.rows, gray.step,  
  7.             1.2f, 5, 24);  
  8.         printf("%d faces detected.\n", (pResults ? *pResults : 0));//重复运行  
  9.         //print the detection results  
  10.         for (int i = 0; i < (pResults ? *pResults : 0); i++)  
  11.         {  
  12.  
  13.             short * p = ((short*)(pResults + 1)) + 6 * i;  
  14.             int x = p[0];  
  15.             int y = p[1];  
  16.             int w = p[2];  
  17.             int h = p[3];  
  18.             int neighbors = p[4];  
  19.  
  20.             printf("face_rect=[%d, %d, %d, %d], neighbors=%d\n", x, y, w, h, neighbors);  
  21.             Point left(x, y);  
  22.             Point right(x + w, y + h);  
  23.             rectangle(frame, left, right, Scalar(230, 255, 0), 4);  
  24.  
  25.         }  
  26.         imshow("ss", frame);  
  27.     } 

在按钮事件中填写代码:

  1. VideoCapture cap(0);  
  2.     Mat frame;  
  3.     while (1)  
  4.     {  
  5.         //load an image and convert it to gray (single-channel)  
  6.         //Mat gray = imread("lena.png");//it is necessary that must have CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE  
  7.         //cvtColor(gray, gray, CV_BGR2GRAY);//CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE IS SAME AS CV_BGR2GRAY  
  8.         cap >> frame;  
  9.         if (!frame.empty())  
  10.         {  
  11.             detectAndDisplay(frame);  
  12.         }  
  13.         int c = waitKey(10);  
  14.         if ((char)c == 'c') { break; }  
  15.     } 

可以看到,已经检测成功,不过没有在控件上显示。

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可以通过添加来让其显示到框上。

  1. namedWindow("view", WINDOW_AUTOSIZE);  
  2.     HWND hWnd = (HWND)cvGetWindowHandle("view");  
  3.     HWND hParent = ::GetParent(hWnd);  
  4.     ::SetParent(hWnd, GetDlgItem(ID_FACE)->m_hWnd); 

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我们来看看这个函数逆天的检测时间:增添检测时间的代码:

  1. t = (double)cvGetTickCount();  
  2. t = (double)cvGetTickCount() - t;  
  3. detect_time = t / 1000 / ((double)cvGetTickFrequency()*1000.);  
  4. UpdateData(FALSE); 

于仕祺老师人脸检测操作实战教程

于老师最近有一篇文章中写到,他的这个人脸检测库是基于LBP与Boost相结合的。所以如果我们选取了足够多,足够好的样本,参数设置正确的话,识别效果从理论上也能远远高于Opencv自带的。此外就是在最近做项目的过程中,发现人脸检测这一端还是不能用深度学习的方法,其一是DL目前还没有能够很方面移植的硬件,其二是如果在云端进行的话,传输速度将会对识别效率造成影响。

于仕祺老师人脸检测操作实战教程的文章和大家分享结束,感谢阅读!

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