利用OpenCV实现人脸检测
一、OpenCV在Visual C++ 6.0下的安装与配置
opencv中文网站：http://www.opencv.org.cn/index.php/VC6%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%B8%8E%E9%85%8D%E7%BD%AE 有详细的配置步骤。在此略过。
二、人脸检测程序的开发
人脸检测是一个非常先进的问题，它是人脸研究的一个主要方向，其任务是对于一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索，以确定其中是否含有人脸、含 有多少个人脸，以及所含人脸的位置、大小和姿态。人脸检测的算法很多，Adaboost算法是其中的一种，Adaboost算法虽然十分复杂，但应用 OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测将是十分容易。
1．利用OpenCV进行人脸检测
人脸检测程序主要完成3部分功能，即加载分类器、加载待检测图象以及检测并标示。本程序使用OpenCV中提供的 “haarcascade_frontalface_alt.xml”文件存储的目标检测分类，用cvLoad函数载入后，进行强制类型转换。 OpenCV中提供的用于检测图像中目标的函数是cvHaarDetectObjects，该函数使用指针对某目标物体（如人脸）训练的级联分类器在图象 中找到包含目标物体的矩形区域，并将这些区域作为一序列的矩形框返回。分类器在使用后需要被显式释放，所用的函数为 cvReleaseHaarClassifierCascade。这些函数原型请参看有关OpenCV手册。
2．程序实现
1）新建一个Visual C++ MFC项目，取名为“FaceDetection”，选择应用程序类型为“单文档”。将菜单中多余的项去掉，并添加一项“人脸检测”，其ID为“ID_FaceDetected”，并生成该菜单项的消息映射函数。
2）在“FaceDetectionView.h”头文件中添加以下灰底色部分程序代码：
// FaceDetectionView.h : CFaceDetectionView 类的接口
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
class CFaceDetectionView : public
CView
{
protected: // create from serialization only
CFaceDetectionView();
DECLARE_DYNCREATE(CFaceDetectionView)
// Attributes
public:
CFaceDetectionDoc* GetDocument();
CvHaarClassifierCascade *cascade;//特征器分类
CvMemStorage *storage;//内存存储块
void detect_and_draw( IplImage *img );//检测和标识函数
IplImage *src; //载入的图像
// FaceDetectionView.cpp :
CFaceDetectionView 类的实现
#include "stdafx.h"
#include "FaceDetection.h"
#include "FaceDetectionDoc.h"
#include "FaceDetectionView.h"
#include <string>
#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#endif
// CFaceDetectionView
IMPLEMENT_DYNCREATE(CFaceDetectionView, CView)
BEGIN_MESSAGE_MAP(CFaceDetectionView, CView)
ON_COMMAND(ID_FaceDetected,
&CFaceDetectionView::OnFacedetected)
END_MESSAGE_MAP()
// CFaceDetectionView 构造/析构
const char* cascade_name
="haarcascade_frontalface_alt.xml";//分类器的名称
//人脸检测菜单响应
void
CFaceDetectionView::OnFaceDetect()
{
CString fileName;
//打开文件对话窗口
CFileDialog OpenDlg( TRUE, NULL, NULL,
OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR,
"图像文件格式JPG file format
(*.jpg)|*.jpg|(*.bmp) |*.bmp|", NULL);
//从文件对话窗口中打开图像
if(OpenDlg.DoModal() != IDOK)
{
return;
}
//获得文件名
fileName = OpenDlg.GetPathName();
//必要的类型转换
std::string tempName =
(LPCSTR)CString(fileName);
const char* tmp = tempName.c_str();
//打开文件，若失败则返回
if( (src = cvLoadImage(tmp, CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR)) == 0
)
{
return;
}
//加载（级联分类器）训练库
cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0,
0, 0 );
//加载不成功则显示错误讯息，并退出
if(cascade)
{
storage = cvCreateMemStorage(0);
cvNamedWindow( "人脸检测", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
//创建窗口
//如果图片存在则分析并显示结果，否则退出程序
if(src)
{
detect_and_draw(src); //调用人脸检与标示事件
}
cvReleaseImage(&src);
cvReleaseMemStorage( &storage );
}
else
{
AfxMessageBox("无法加载分类器，请确认后重试！");
}
cvReleaseHaarClassifierCascade(
&cascade );
}
//人脸检与标示
void
CFaceDetectionView::detect_and_draw(IplImage
*img)
{
static CvScalar color[] =
{0,0,255};//用于设置标示矩形的颜色
double scale = 1.3;
IplImage* gray = cvCreateImage(
cvSize(img->width,img->height), 8, 1
);
IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound
(img->width/scale),cvRound
(img->height/scale)),8,1 );
int i;
cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );
cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );
cvEqualizeHist( small_img, small_img );
cvClearMemStorage( storage );
if( cascade )
{
//检测人脸
CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade,
storage, 1.1, 2, 0, cvSize(30, 30) );
for( i = 0; i < (faces ?
faces->total : 0); i++ )
{
CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i
);
CvPoint center;
int radius;
center.x = cvRound((r->x +
r->width*0.5)*scale);
center.y = cvRound((r->y +
r->height*0.5)*scale);
radius = cvRound((r->width +
r->height)*0.25*scale);
cvCircle( img, center, radius, color[0], 3, 8, 0
);
}
}
cvShowImage( "人脸检测", img );
cvReleaseImage( &gray );
cvReleaseImage( &small_img );
}
需要注意的是，本程序运行时应将分类器文件置于程序目录下，如果运行的是生成的EXE文件，则应将分类器文件与该EXE文件放在同一个目录下。
三、程序运行结果
运行该程序，选择人脸检测菜单项，弹出文件打开对话框，选择要检测的图像文件，程序就会将检测到的人脸用圆圈标示出来，如图3所示。本程
序能顺利检测出大部分人脸，但由于光照、遮挡和倾斜等原因，部分人脸不能正确检测，另外，也有一些非人脸部分由于具有人脸的某些特征，也被当成了人脸，这
些都是本程序需要改进的部分。
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