OpenCV4入门教程131：人脸检测

就是使用级联检测器将画面中的人脸和眼睛表示出来，不过模型使用的是官方自带的

/**
 * @file ObjectDetection.cpp
 * @author A. Huaman ( based in the classic facedetect.cpp in samples/c )
 * @brief A simplified version of facedetect.cpp, show how to load a cascade classifier and how to
 * find objects (Face + eyes) in a video stream
 */

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//      描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

void detectAndDisplay(Mat frame);

//--------------------------------【全局变量声明】----------------------------------------------
//      描述：声明全局变量
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
//注意，需要把"haarcascade_frontalface_alt.xml"和"haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"这两个文件复制到工程路径下
String            face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
String            eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
string            window_name = "Capture - Face detection";
RNG               rng(12345);

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//      描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main(void) {
    VideoCapture capture;
    Mat          frame;

    //-- 1. 加载级联（cascades）
    if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) {
        printf("--(!)Error loading\n");
        return -1;
    };
    if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) {
        printf("--(!)Error loading\n");
        return -1;
    };

    //-- 2. 读取视频
    capture.open(0);

    if (capture.isOpened()) {
        for (;;) {
            capture >> frame;

            //-- 3. 对当前帧使用分类器（Apply the classifier to the frame）
            if (!frame.empty()) {
                detectAndDisplay(frame);
            } else {
                printf(" --(!) No captured frame -- Break!");
                break;
            }

            int c = waitKey(10);
            if ((char)c == 'c') {
                break;
            }
        }
    }
    return 0;
}

void detectAndDisplay(Mat frame) {
    std::vector<Rect> faces;
    Mat               frame_gray;

    cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);

    //-- 人脸检测
    face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
        Point center(faces[ i ].x + faces[ i ].width / 2, faces[ i ].y + faces[ i ].height / 2);
        ellipse(frame, center, Size(faces[ i ].width / 2, faces[ i ].height / 2), 0, 0, 360,
                Scalar(255, 0, 255), 2, 8, 0);

        Mat               faceROI = frame_gray(faces[ i ]);
        std::vector<Rect> eyes;

        //-- 在脸中检测眼睛
        eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

        for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) {
            Point eye_center(faces[ i ].x + eyes[ j ].x + eyes[ j ].width / 2,
                             faces[ i ].y + eyes[ j ].y + eyes[ j ].height / 2);
            int   radius = cvRound((eyes[ j ].width + eyes[ j ].height) * 0.25);
            circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 3, 8, 0);
        }
    }
    //-- 显示最终效果图
    imshow(window_name, frame);
}