Qt5.7+Opencv2.4.9人脸识别(五)人脸识别

【注意】本博文的档次适合OpenCV初学者，和要做本科生毕业设计这类档次。

源码的下载地址和原理理论部分请走下面连接

http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71157980

上一节是模型训练链接如下

http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71159508

当人脸库中无此人数据时识别结果截图：

当增加此人数据后运行结果：

识别过程中，人突然跑开，或者人脸精度不大时：

这里我说明下此识别的思路：以标号>=2的人为训练库里面的人，当为标号>=2时识别+1，否则-1，一共识别20次，当值为12时，说明识别成功，然后读取标号对应的人。

代码如下：

void MainWindow::on_action_FaceRecognition_triggered()
{int label=0;addpeople.file.getManLabel();double confidence=0.0;cv::VideoCapture cap(0);    //打开默认摄像头if (!cap.isOpened()){QMessageBox::warning(this,tr("错误"),tr("摄像头打开失败"),QMessageBox::Ok);return;}cv::Mat frame;cv::Mat gray;cv::CascadeClassifier cascade;bool stop = false;//训练好的文件名称，放置在可执行文件同目录下cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");cv::Ptr<cv::FaceRecognizer> modelPCA = cv::createEigenFaceRecognizer();modelPCA->load("MyFacePCAModel.xml");int sl=0;while (!stop){cap >> frame;//建立用于存放人脸的向量容器std::vector<cv::Rect> faces(0);cv::cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);//改变图像大小，使用双线性差值//resize(gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//变换后的图像进行直方图均值化处理cv::equalizeHist(gray, gray);cascade.detectMultiScale(gray, faces,1.1, 2,cv::CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT|cv::CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH,cv::Size(30, 30));cv::Mat face;cv::Point text_lb;for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++){if (faces[i].height > 0 && faces[i].width > 0){face = gray(faces[i]);text_lb = cv::Point(faces[i].x, faces[i].y);cv::rectangle(frame, faces[i], cv::Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0);}}cv::Mat face_test;int predictPCA = 0;if (face.rows >= 120){cv::resize(face, face_test, cv::Size(92, 112));}//Mat face_test_gray;//cvtColor(face_test, face_test_gray, CV_BGR2GRAY);if (!face_test.empty()){//测试图-灰度图int predictedLabel=-1;predictPCA = modelPCA->predict(face_test);modelPCA->predict(face_test,predictedLabel,confidence);qDebug()<<"predictedLabel:"<<predictedLabel;qDebug()<<"confidence:"<<confidence;qDebug()<<"s1:"<<sl;}if(sl>20){if(label<5)QMessageBox::information(this,tr("失败"),tr("人脸库无此人"),QMessageBox::Ok);elseQMessageBox::information(this,tr("失败"),tr("人脸确认度低"),QMessageBox::Ok);return;}if(predictPCA!=-1&&predictPCA!=1&&confidence<3200)label++;if(predictPCA==1||predictPCA==0)label--;qDebug()<<"label:"<<label;cv::waitKey(50);if(label>12){//qDebug()<<predictPCA;//std::string name = "Being recognized";//cv::putText(frame, name, text_lb, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 0, 255));//qDebug()<<"姓名"<<addpeople.file.who[predictPCA];QString name="你是-";name.append(addpeople.file.who[predictPCA]);QMessageBox::information(this,tr("识别成功"),name,QMessageBox::Ok);return;}sl++;imshow("face", frame);if (cv::waitKey(50) >= 0)stop = true;}
}

在此人脸识别就结束了，下一节是结合mysql，人脸识别，tcp socket，xml，3DES加密，做一个简单的人脸识别系统。

源码和理论部分在本博文开头有提供。

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