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
时间: 2024-01-28 08:05:42 浏览: 27
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"。
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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); }
这段代码是一个函数,用于检测输入图像中的人脸和眼睛,并在图像上进行标记。该函数的输入参数是一个Mat类型的图像帧,函数会将其转换为灰度图像,并进行直方图均衡化以增强图像对比度。接着,使用人脸检测分类器face_cascade对图像中的人脸进行检测,得到人脸的位置和大小信息。对于每个检测到的人脸,函数会在图像上绘制椭圆形标记,并使用眼部检测分类器eyes_cascade对人脸区域进行眼睛检测,得到眼睛的位置和大小信息。对于每个检测到的眼睛,函数会在图像上绘制圆形标记。最后,函数会在图像窗口中显示标记后的图像。
该函数的主要功能是人脸和眼睛检测,并将检测结果在图像中进行标记。可以在图像处理和计算机视觉领域的应用中使用,如人脸识别、安防监控等。
java opencv 调用摄像头_opencv java实现调用摄像头动态识别人脸
好的,以下是使用 Java OpenCV 库实现调用摄像头动态识别人脸的代码示例:
```java
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;
public class FaceRecognition {
public static void main(String[] args) {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");
VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
Mat frame = new Mat();
while (capture.read(frame)) {
Imgproc.cvtColor(frame, frame, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.equalizeHist(frame, frame);
faceDetector.detectMultiScale(frame, faceDetections, 1.1, 3, 0, new Size(30, 30), new Size());
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Imgproc.rectangle(frame, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0), 2);
}
HighGui.imshow("Face Detection", frame);
if (HighGui.waitKey(1) == 27) {
break;
}
}
capture.release();
HighGui.destroyAllWindows();
}
}
```
代码中使用了 OpenCV 自带的人脸检测分类器 `haarcascade_frontalface_alt.xml` 进行人脸检测。通过 `VideoCapture(0)` 调用摄像头进行图像采集,并使用 `while` 循环处理采集到的每一帧图像。
在每一帧图像中,首先将图像转换为灰度图像,并使用直方图均衡化处理,以增强人脸检测的效果。然后使用 `faceDetector.detectMultiScale()` 方法进行人脸检测,返回一个 `MatOfRect` 类型的结果,其中包含检测到的所有人脸的矩形框。
最后,遍历每个矩形框,并使用 `Imgproc.rectangle()` 方法在原图像中画出矩形框,以显示检测结果。同时使用 `HighGui.imshow()` 方法将处理后的图像显示在窗口中,并使用 `HighGui.waitKey()` 方法等待用户按下 ESC 键结束程序。
希望这段代码能对你有所帮助。