最简单的使用

级联分类器使用方法特别简单，调入一个文件即可，也可以做训练，具体训练方法参考其他，这里是如何使用

侦测前脸

使用训练好的文件haarcascade_frontalface_alt.xml，注意不要单独拷贝这个文件，opencv 还需要etc下面的其他文件

#include <vector>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <fstream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/objdetect.hpp"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/utils/trace.hpp>
using std::cout;
using std::cerr;
using std::vector;
using std::string;
using namespace cv;
// Detect and draw detected object boxes on image
//
void detectAndDraw(cv::Mat& img,                               // input imageCascadeClassifier* classifier,  // preloaded classifierdouble scale = 1.3) {                       // resize image by ...// Just some pretty colors to draw with//enum { BLUE, AQUA, CYAN, GREEN };static cv::Scalar colors[] = {cv::Scalar(0, 0, 255),cv::Scalar(0, 128, 255),cv::Scalar(0, 255, 255),cv::Scalar(0, 255, 0)};// Image preparation://cv::Mat gray(img.size(), CV_8UC1);cv::Mat small_img(cv::Size(cvRound(img.cols / scale),cvRound(img.rows / scale)), CV_8UC1);cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::resize(gray, small_img, small_img.size(), 0.0, 0.0, cv::INTER_LINEAR);cv::equalizeHist(small_img, small_img);// Detect objects if any//vector<cv::Rect> objects;classifier->detectMultiScale(small_img,                  // input imageobjects,                    // place for the results1.1,                        // scale factor3,                          // minimum number of neighbors0,   // (old format cascades only)cv::Size(30, 30));          // throw away detections smaller than this// Loop through to found objects and draw boxes around them//int i = 0;for (vector<cv::Rect>::iterator r = objects.begin();r != objects.end(); r++, ++i) {cv::Rect r_ = (*r);r_.x *= scale;r_.y *= scale;r_.width *= scale;r_.height *= scale;cv::rectangle(img, r_, colors[i % 4]);}
}const char* params_1
= "{ help           | false | Sample app for loading googlenet model }"
"{ proto          | bvlc_googlenet.prototxt | model configuration }"
"{ model          | bvlc_googlenet.caffemodel | model weights }"
"{ label          | synset_words.txt | names of ILSVRC2012 classes }"
"{ image          | faces.png | path to image file }"
"{ opencl         | false | enable OpenCL }"
;
int main(int argc, char** argv) {CV_TRACE_FUNCTION();CommandLineParser parser(argc, argv, params_1);String file_path = parser.getPathToApplication() + "/";string image_file_name =   "girl2.jpg"; // parser.get<String>("image");// "oldboy.jpg";// string(argv[1]);cv::Mat img = cv::imread(image_file_name, 1);//String cascade_file_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; //string(argv[2]);CascadeClassifier face_cascade;face_cascade.load("D:/opencv4lib/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");//cv::Ptr<cv::CascadeClassifier> cascade(new cv::CascadeClassifier(cascade_file_name));detectAndDraw(img, &face_cascade);cv::imshow("Result", img);cv::waitKey(0);return 0;
}

结果

其他

我们可以使用分类器训练其他，比如狗脸，猫脸，甚至一个车牌等等，具体训练方法请查阅其他文章

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