opencv联合dlib人脸检测例子二（加快检测）

本篇博客是在opencv联合dlib人脸检测例子的基础上改进了下，加快检测流程

观察了下，opencv利用haar级联分类器检测人脸区域的速度要稍快于dlib的frontal_face_detector检测人脸区域的速度。所以这篇博客是利用opencv先检测出人脸区域，然后交给dlib检测人脸各个部位，最后由opencv画出部位点。haar级联分类器是采用opencv自带训练好的分类器

缺点：opencv的haar级联分类器识别人脸区域的正确率以及检出率可能没有dlib高(这个测试不一定)
优点：haar级联分类器的检测速度较dlib的frontal_face_detector快些

下面给出源代码以及对应解释，各位同学可以测试一下代码，看看是不是比上一个人脸检测的例子快些

#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/render_face_detections.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_io.h>
#include <dlib/opencv.h>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iostream>
#include <vector>
#include <ctime>//由于dlib和opencv中有相当一部分类同名，故不能同时对它们使用using namespace，否则会出现一些莫名其妙的问题//using namespace dlib;
using namespace std;
//using namespace cv;void line_one_face_detections(cv::Mat img, std::vector<dlib::full_object_detection> fs)
{int i, j;for(j=0; j<fs.size(); j++){cv::Point p1, p2;for(i = 0; i<67; i++){// 下巴到脸颊 0 ~ 16//左边眉毛 17 ~ 21//右边眉毛 21 ~ 26//鼻梁     27 ~ 30//鼻孔        31 ~ 35//左眼        36 ~ 41//右眼        42 ~ 47//嘴唇外圈  48 ~ 59//嘴唇内圈  59 ~ 67switch(i){case 16:case 21:case 26:case 30:case 35:case 41:case 47:case 59:i++;break;default:break;}p1.x = fs[j].part(i).x();p1.y = fs[j].part(i).y();p2.x = fs[j].part(i+1).x();p2.y = fs[j].part(i+1).y();cv::line(img, p1, p2, cv::Scalar(0,0,255), 1);}}
}int main(int argc, char *argv[])
{time_t start_t, end_t;if(argc != 2){std::cout<< "you should specified a picture!"<<std::endl;return 0;}cv::Mat frame = cv::imread(argv[1]);cv::Mat src;cv::imshow("srcframe", frame);//提取灰度图cv::cvtColor(frame, src, CV_BGR2GRAY);//Mat转化为dlib的matrixdlib::array2d<dlib::bgr_pixel> dimg;dlib::assign_image(dimg, dlib::cv_image<uchar>(src)); //加载训练好的级联分类器，利用haar级联分类器快速找出人脸区域，然后交给dlib检测人脸部位cv::CascadeClassifier faceDetector("haarcascade_frontalface_alt2.xml");if(faceDetector.empty()){std::cout << "face detector is empty!" <<std::endl;return 0;}//加载人脸形状探测器dlib::shape_predictor sp;dlib::deserialize("./shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;//haar级联分类器探测人脸区域，获取一系列人脸所在区域std::vector<cv::Rect> objects;std::vector<dlib::rectangle> dets;faceDetector.detectMultiScale(src, objects);for (int i = 0; i < objects.size(); i++){cv::rectangle(frame, objects[i], CV_RGB(200,0,0));dlib::rectangle r(objects[i].x, objects[i].y, objects[i].x + objects[i].width, objects[i].y + objects[i].height);dets.push_back(r);}if (dets.size() == 0)return 0;//获取人脸68个特征点部位分布std::vector<dlib::full_object_detection> shapes;for(int i = 0; i < dets.size(); i++){dlib::full_object_detection shape = sp(dimg, dets[i]); shapes.push_back(shape); }line_one_face_detections(frame, shapes);cv::imshow("frame", frame);cv::waitKey(0);return 0;
}

效果：

在检测这张图片的情况下，上一个人脸检测的例子不仅速度上慢，人脸区域检出率也较低，下面是上一个人脸检测的例子检测的效果，童鞋们自己试试

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