ellipse( frame, center, Size( faces[i].width/2, faces[i].height/2), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 2, 8, 0 );
时间: 2024-05-26 16:12:33 浏览: 15
This line of code is used in OpenCV to draw an ellipse on an image. The ellipse is centered at the point given by the variable 'center', and its size is determined by the width and height of the face detected by the face detection algorithm. The ellipse is drawn with a magenta color (255, 0, 255) and with a thickness of 2 pixels. The last three parameters are related to the type of line used to draw the ellipse and the shift value.
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ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4);
这段代码是在输入图像上绘制一个椭圆形标记,用于标记人脸的位置和大小。其中,ellipse()函数的参数如下:
- frame:输入图像。
- center:椭圆形的中心点坐标。
- Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2):椭圆形的长轴和短轴的长度,分别为人脸宽度的一半和高度的一半。
- 0:椭圆形的旋转角度,这里设置为0表示不旋转。
- 0:起始角度,这里设置为0表示从椭圆形的x轴正方向开始绘制。
- 360:终止角度,这里设置为360表示绘制一个完整的椭圆形。
- Scalar(255, 0, 255):椭圆形的颜色,这里设置为紫色。
- 4:椭圆形的线宽,这里设置为4个像素。
通过绘制椭圆形标记,可以清楚地显示出人脸的位置和大小,方便后续的处理和分析。
void detectAndDisplay(Mat frame) { Mat frame_gray; cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(frame_gray, frame_gray); //-- Detect faces std::vector<Rect> faces; face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces); for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2); ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4); Mat faceROI = frame_gray(faces[i]); //-- In each face, detect eyes std::vector<Rect> eyes; eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes); for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) { Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2); int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25); circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4); } } //-- Show what you got imshow("Capture - Face detection", frame); }写出他的实现步骤
这段代码的实现步骤如下:
1.将输入的彩色图像转换为灰度图像。
2.对灰度图像进行直方图均衡化,以增强图像质量。
3.使用级联分类器(face_cascade)检测人脸,并将检测到的人脸存储在std::vector<Rect>类型的变量faces中。
4.对于每个检测到的人脸,计算出其中心点坐标,并绘制一个椭圆在该人脸的位置上。
5.将人脸区域提取出来,存储在名为faceROI的Mat对象中。
6.在每个人脸区域(faceROI)中,使用级联分类器(eyes_cascade)检测眼睛,并将检测到的眼睛存储在std::vector<Rect>类型的变量eyes中。
7.对于每个检测到的眼睛,计算出其中心点坐标和半径,并在该眼睛的位置上绘制一个圆。
8.最后将处理后的图像(frame)显示出来,窗口名称为"Capture - Face detection"。