• 使用 CascadeClassifier 类来检测视频流中的物体. 特别地, 我们将使用函数:
  • load 来加载一个 .xml 分类器文件. 它既可以是Haar特征也可以是LBP特征的分类器.
  • detectMultiScale 来进行图像的多尺度检测.

 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>#include <stdio.h>using namespace std;using namespace cv;/** 函数声明 */void detectAndDisplay( Mat frame );/** 全局变量 */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);/** @主函数 */int main( int argc, const char** argv ){CvCapture* capture;Mat frame;//-- 1. 加载级联分类器文件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. 打开内置摄像头视频流capture = cvCaptureFromCAM( -1 );if( capture ){while( true ){frame = cvQueryFrame( capture );//-- 3. 对当前帧使用分类器进行检测if( !frame.empty() ){ detectAndDisplay( frame ); }else{ printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break; }int c = waitKey(10);if( (char)c == 'c' ) { break; }}}return 0;}/** @函数 detectAndDisplay */
void detectAndDisplay( Mat frame )
{std::vector<Rect> faces;Mat frame_gray;cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );equalizeHist( frame_gray, frame_gray );//-- 多尺寸检测人脸face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ){Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );std::vector<Rect> eyes;//-- 在每张人脸上检测双眼eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 |CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );for( int j = 0; j < eyes.size(); j++ ){Point center( faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width*0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height*0.5 );int radius = cvRound( (eyes[j].width + eyes[i].height)*0.25 );circle( frame, center, radius, Scalar( 255, 0, 0 ), 4, 8, 0 );}}//-- 显示结果图像imshow( window_name, frame );}

from: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/objdetect/table_of_content_objdetect/table_of_content_objdetect.html#table-of-content-objdetect