OpenCv人臉識別

在進行人臉識別時候，為了達到效果，我們使用opencv的分類器。進行對進行識別。

#include 

#include 
#include 
#include 
using
namespace cv;
using
namespace
std;
void detectanddraw(mat& img, cascadeclassifier& cascade,
cascadeclassifier& nestedcascade,
double scale, bool tryflip);
int main()
mat frame;
mat edges;
cascadeclassifier cascade, nestedcascade;
bool stop = false;
//訓練好的檔名稱，放置在可執行檔案同目錄下
; //建立縮小的，加快檢測速度
//nt cvround (double value) 對乙個double型的數進行四捨五入，並返回乙個整型數！
mat gray, smallimg(cvround(img.rows / scale), cvround(img.cols / scale), cv_8uc1);
//轉成灰度影象，harr特徵基於灰度圖
cvtcolor(img, gray, cv_bgr2gray);
imshow("灰度", gray);
//改變影象大小，使用雙線性差值
resize(gray, smallimg, smallimg.size(), 0, 0, inter_linear);
imshow("縮小尺寸", smallimg);
//變換後的影象進行直方圖均值化處理
equalizehist(smallimg, smallimg);
imshow("直方圖均值處理", smallimg);
//程式開始和結束插入此函式獲取時間，經過計算求得演算法執行時間
t = (double)cvgettickcount();
//檢測人臉
//detectmultiscale函式中smallimg表示的是要檢測的輸入影象為smallimg，faces表示檢測到的人臉目標序列，1.1表示
//每次影象尺寸減小的比例為1.1，2表示每乙個目標至少要被檢測到3次才算是真的目標(因為周圍的畫素和不同的視窗大
//小都可以檢測到人臉),cv_haar_scale_image表示不是縮放分類器來檢測，而是縮放影象，size(30, 30)為目標的
//最小最大尺寸
cascade.detectmultiscale(smallimg, faces,
1.1, 2, 0
//|cv_haar_find_biggest_object
//|cv_haar_do_rough_search
| cv_haar_scale_image
, size(30, 30));
//如果使能，翻轉影象繼續檢測
if (tryflip)
}t = (double)cvgettickcount() - t;
// qdebug( "detection time = %g ms\n", t/((double)cvgettickfrequency()*1000.) );
for (vector
::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++)
else
rectangle(img, cvpoint(cvround(r->x*scale), cvround(r->y*scale)),
cvpoint(cvround((r->x + r->width - 1)*scale), cvround((r->y + r->height - 1)*scale)),
color, 3, 8, 0);
if (nestedcascade.empty())
continue;
smallimgroi = smallimg(*r);
//同樣方法檢測人眼
nestedcascade.detectmultiscale(smallimgroi, nestedobjects,
1.1, 2, 0
//|cv_haar_find_biggest_object
//|cv_haar_do_rough_search
//|cv_haar_do_canny_pruning
| cv_haar_scale_image
, size(30, 30));
for (vector
::const_iterator nr = nestedobjects.begin(); nr != nestedobjects.end(); nr++)
}imshow("識別結果", img);
}

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