百度地图实时街景怎么移动,广告优化师怎么学,装修设计案例网站,网站备案为什么 没有批复文件运行程序。该程序会自动打开摄像头#xff0c;识别并定位摄像头前的人脸以及眼睛部位。 输入q或者Q#xff0c;退出程序。 或进行文本中所包含的图片路径 或 单个图片进行检测#xff0c;自行修改代码即可
配置环境项目#xff0c;debug 解决error C4996: ‘fopen’: This…运行程序。该程序会自动打开摄像头识别并定位摄像头前的人脸以及眼睛部位。 输入q或者Q退出程序。 或进行文本中所包含的图片路径 或 单个图片进行检测自行修改代码即可
配置环境项目debug 解决error C4996: ‘fopen’: This function or variable may be unsafe. Consider using fopen_s instead… 参考配置 确保libdll头文件都配置正确 也可将dll文件添加到系统环境变量path里便无需移动了最简单 后续单独打包exe再额外将exe和所需的dll放一起
导出项目模板以后直接使用这个项目模板创建新项目 如果程序运行需要提供命令行参数可在此处设置 等效于在cmd里面运行
OpenCV源代码在此路径查找 添加现有项将cpp文件直接添加进来无需再新建cpp文件了 将所需的data数据放在.cpp文件下 数据集在opencv的sources文件夹下必需一定要正确放置data文件避免报错 两者的路径不一致非必需可自行修改选择图片仅用于测试 修改一下代码对默认的lema图片检测如下所示 源代码自行添加了注释未修改源代码
#include opencv2/objdetect.hpp
#include opencv2/highgui.hpp
#include opencv2/imgproc.hpp
#include opencv2/videoio.hpp
#include iostreamusing namespace std;
using namespace cv;static void help(const char **argv) {cout \nThis program demonstrates the use of cv::CascadeClassifier class to detect objects (Face eyes). You can use Haar or LBP features.\nThis classifier can recognize many kinds of rigid objects, once the appropriate classifier is trained.\nIts most known use is for faces.\nUsage:\n argv[0] [--cascadecascade_path this is the primary trained classifier such as frontal face]\n [--nested-cascade[nested_cascade_path this an optional secondary classifier such as eyes]]\n [--scaleimage scale greater or equal to 1, try 1.3 for example]\n [--try-flip]\n [filename|camera_index]\n\nexample:\n argv[0] --cascade\data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml\ --nested-cascade\data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml\ --scale1.3\n\nDuring execution:\n\tHit any key to quit.\n\tUsing OpenCV version CV_VERSION \n endl;
}void detectAndDraw(Mat img, CascadeClassifier cascade,CascadeClassifier nestedCascade,double scale, bool tryflip);string cascadeName;
string nestedCascadeName;int main(int argc, const char **argv) {VideoCapture capture;Mat frame, image;string inputName;bool tryflip;CascadeClassifier cascade, nestedCascade;double scale;cv::CommandLineParser parser(argc, argv,{help h||}{cascade|data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml|}{nested-cascade|data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|}{scale|1|}{try-flip||}{filename||});if (parser.has(help)) {help(argv);return 0;}cascadeName parser.getstring(cascade);nestedCascadeName parser.getstring(nested-cascade);scale parser.getdouble(scale);if (scale 1)scale 1;tryflip parser.has(try-flip);inputName parser.getstring(filename);if (!parser.check()) {parser.printErrors();return 0;}if (!nestedCascade.load(samples::findFileOrKeep(nestedCascadeName)))cerr WARNING: Could not load classifier cascade for nested objects endl;if (!cascade.load(samples::findFile(cascadeName))) {cerr ERROR: Could not load classifier cascade endl;help(argv);return -1;}//如果 inputName 为空或是一个单个数字字符则尝试打开对应索引的摄像头。if (inputName.empty() || (isdigit(inputName[0]) inputName.size() 1)) {//奥比中光的gemini 2接入1可以使用0和2无法使用3则是笔记本内置摄像头//不接入设备0是笔记本内置摄像头//如果 inputName 为空则默认使用摄像头0否则将 inputName 的第一个字符转换为整数作为摄像头索引。int camera inputName.empty() ? 0 : inputName[0] - 0;if (!capture.open(camera)) {cout Capture from camera # camera didnt work endl;return 1;}} else if (!inputName.empty()) {//如果 inputName 不为空且不是一个单个数字字符则尝试读取指定的图像文件。image imread(samples::findFileOrKeep(inputName), IMREAD_COLOR);if (image.empty()) {if (!capture.open(samples::findFileOrKeep(inputName))) {cout Could not read inputName endl;return 1;}}} else {//读取默认的图像文件 lena.jpg。image imread(samples::findFile(lena.jpg), IMREAD_COLOR);if (image.empty()) {cout Couldnt read lena.jpg endl;return 1;}}if (capture.isOpened()) {cout Video capturing has been started ... endl;/*从视频捕获设备读取帧。对每一帧进行人脸和眼睛的检测。在图像上绘制检测结果。持续运行直到帧为空或用户按下退出键。Esc、q或Q*/for (;;) {capture frame;if (frame.empty())break;Mat frame1 frame.clone();detectAndDraw(frame1, cascade, nestedCascade, scale, tryflip);char c (char)waitKey(10);if (c 27 || c q || c Q)break;}} else {cout Detecting face(s) in inputName endl;if (!image.empty()) {detectAndDraw(image, cascade, nestedCascade, scale, tryflip);waitKey(0);} else if (!inputName.empty()) {/* assume it is a text file containing thelist of the image filenames to be processed - one per line *///如果已经加载了单张图像则直接进行人脸检测并等待用户按键。//如果输入是一个包含图像文件列表的文本文件则逐行读取文件内容尝试读取每行指定的图像文件并进行人脸检测。如果读取失败则输出错误信息。//在检测每张图像后等待用户按键如果用户按下特定键Esc、q或Q则退出处理流程。FILE *f fopen(inputName.c_str(), rt);if (f) {char buf[1000 1];while (fgets(buf, 1000, f)) {//计算字符串buf的长度然后从字符串末尾向前遍历直到遇到非空白字符为止。最后将字符串的结束符\0放在最后一个非空白字符之后从而去除了行尾的空白字符。int len (int)strlen(buf);while (len 0 isspace(buf[len - 1]))len--;buf[len] \0;cout file buf endl;image imread(buf, IMREAD_COLOR);if (!image.empty()) {detectAndDraw(image, cascade, nestedCascade, scale, tryflip);char c (char)waitKey(0);if (c 27 || c q || c Q)break;} else {cerr Aw snap, couldnt read image buf endl;}}fclose(f);}}}return 0;
}void detectAndDraw(Mat img, CascadeClassifier cascade,CascadeClassifier nestedCascade,double scale, bool tryflip) {/*t用于计时。faces 和 faces2存储检测到的人脸矩形区域。colors用于绘制检测结果的颜色数组。gray 和 smallImg用于存储灰度图像和缩放后的图像。*/double t 0;vectorRect faces, faces2;const static Scalar colors[] {Scalar(255,0,0),Scalar(255,128,0),Scalar(255,255,0),Scalar(0,255,0),Scalar(0,128,255),Scalar(0,255,255),Scalar(0,0,255),Scalar(255,0,255)};Mat gray, smallImg;/*将输入图像转换为灰度图像。计算缩放比例 fx。将灰度图像缩放到指定比例。对缩放后的图像进行直方图均衡化以提高对比度。*/cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);double fx 1 / scale;resize(gray, smallImg, Size(), fx, fx, INTER_LINEAR_EXACT);equalizeHist(smallImg, smallImg);//记录检测开始时间。// 使用主分类器 cascade 检测人脸结果存储在 faces 中。// 如果 tryflip 为真则翻转图像并再次检测人脸结果存储在 faces2 中并将 faces2 中的结果转换为原始图像坐标系后添加到 faces 中。// 计算并输出检测时间。t (double)getTickCount();cascade.detectMultiScale(smallImg, faces,1.1, 2, 0//|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT//|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH| CASCADE_SCALE_IMAGE,Size(30, 30));if (tryflip) {flip(smallImg, smallImg, 1);cascade.detectMultiScale(smallImg, faces2,1.1, 2, 0//|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT//|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH| CASCADE_SCALE_IMAGE,Size(30, 30));for (vectorRect::const_iterator r faces2.begin(); r ! faces2.end(); r) {faces.push_back(Rect(smallImg.cols - r-x - r-width, r-y, r-width, r-height));}}t (double)getTickCount() - t;printf(detection time %g ms\n, t * 1000 / getTickFrequency());/*遍历检测到的人脸区域。计算人脸区域的宽高比如果宽高比在合理范围内则绘制圆形标记否则绘制矩形标记。如果嵌套分类器不为空则使用嵌套分类器检测眼睛并在检测到的眼睛位置绘制圆形标记。显示检测结果图像。*/for (size_t i 0; i faces.size(); i) {Rect r faces[i];Mat smallImgROI;vectorRect nestedObjects;Point center;Scalar color colors[i % 8];int radius;double aspect_ratio (double)r.width / r.height;if (0.75 aspect_ratio aspect_ratio 1.3) {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);circle(img, center, radius, color, 3, 8, 0);} elserectangle(img, Point(cvRound(r.x * scale), cvRound(r.y * scale)),Point(cvRound((r.x r.width - 1) * scale), cvRound((r.y r.height - 1) * scale)),color, 3, 8, 0);if (nestedCascade.empty())continue;smallImgROI smallImg(r);nestedCascade.detectMultiScale(smallImgROI, nestedObjects,1.1, 2, 0//|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT//|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH//|CASCADE_DO_CANNY_PRUNING| CASCADE_SCALE_IMAGE,Size(30, 30));for (size_t j 0; j nestedObjects.size(); j) {Rect nr nestedObjects[j];center.x cvRound((r.x nr.x nr.width * 0.5) * scale);center.y cvRound((r.y nr.y nr.height * 0.5) * scale);radius cvRound((nr.width nr.height) * 0.25 * scale);circle(img, center, radius, color, 3, 8, 0);}}imshow(result, img);
}
