利用OpenCV實現臉部偵測

如何在一副圖片中檢測到人臉，這涉及到電腦圖形學中一些非常複雜的計算，如果這些計算都靠程式員自己來編程，那麼工作量就相當大。OpenCV全稱是Open Computer Vision，是指開放的電腦視覺資原始碼，它具有：統一的結構和功能定義、強大的映像和矩陣運算能力、方便靈活的介面等特點，是電腦視覺、影像處理和模式識別等方面進行二次開發的理想工具。它可以在各種版本的Windows下運行，也可以在Linux下運行。OpenCV的原始碼是用C和C++所編寫且完全開放的，因此具有很好的可移植性，在Microsoft
Visual C++ 6.0、Microsoft Visual Studio 2003及Borland C++ BuilderX等環境下均可方便地使用OpenCV所提供的庫來進行實際開發。本程式以Visual C++ 2005作為開發環境來介紹。

　　一、OpenCV在Visual C++ 2005下的安裝與配置

　　1．OpenCV安裝

　　首先到OpenCV的官方網站（http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary）下載OpenCV並進行安裝，安裝過程很簡單，只要按照安裝嚮導一步一步進行即可。

　　2．對Visual C++ 2005進行全域設定

　　1）開啟Visual C++ 2005，選擇“Tools（工具） | Options（選項）”功能表項目，彈出1所示的對話方塊。

　　2）在左側列表框中選擇“Projects and Solutions（項目和解決問題方案） | VC++ Directories（VC++目錄）”。

　　3）在“Show directories for（顯示以下內容的目錄）”下拉式清單方塊中選擇“Library Files（庫檔案）”。

　　4）在右側庫檔案清單框中定位並添加“< OpenCV 安裝目錄>OpenCVlib” 。

5）在“Show directories for（顯示以下內容的目錄）”下拉式清單方塊中選擇“Include Files（包含檔案）”，並在右側列表框中定位並添加以下路徑：

　　< OpenCV 安裝目錄>OpenCVcxcoreinclude

　　< OpenCV 安裝目錄>OpenCVcvinclude

　　< OpenCV 安裝目錄>OpenCVcvauxinclude

　　< OpenCV 安裝目錄>OpenCVmlinclude

　　< OpenCV 安裝目錄>OpenCVotherlibshighgui

　　< OpenCV 安裝目錄>OpenCVotherlibscvcaminclude

　　< OpenCV 安裝目錄>OpenCVMicrosoft Platform SDKInclude

　　⑥單擊OK（確定）按鈕儲存配置。

　　3．對Visual C++ 2005項目進行設定

　　建立一個項目後，需要設定項目所需的連結庫。選擇“Project（項目） | Properties（屬性）”功能表項目，彈出2所示的對話方塊，在左側的列表框中選擇“Configuration Properties（配置屬性） | Linker（連結器） | Input（輸入）”，在右側列表框中選擇“Additional Dependencies（附加依賴項）”，在其右側的文字框中輸入“cxcore.lib cv.lib ml.lib highgui.lib cvaux.lib”等需要的庫（用空格分隔）。

二、臉部偵測程式的開發

　　臉部偵測是一個非常先進的問題，它是人臉研究的一個主要方向，其任務是對於一幅給定的映像，採用一定的策略對其進行搜尋，以確定其中是否含有人臉、含有多少個人臉，以及所含人臉的位置、大小和姿態。臉部偵測的演算法很多，Adaboost演算法是其中的一種，Adaboost演算法雖然十分複雜，但應用OpenCV提供的函數和分類器進行臉部偵測將是十分容易。

　　1．利用OpenCV進行臉部偵測

　　臉部偵測程式主要完成3部分功能，即載入分類器、載入待檢測圖象以及檢測並標示。本程式使用OpenCV中提供的“haarcascade_frontalface_alt.xml”檔案儲存體的目標檢測分類，用cvLoad函數載入後，進行強制類型轉換。OpenCV中提供的用於檢測映像中目標的函數是cvHaarDetectObjects，該函數使用指標對某目標物體（如人臉）訓練的級聯分類器在圖象中找到包含目標物體的矩形地區，並將這些地區作為一序列的矩形框返回。分類器在使用後需要被顯式釋放，所用的函數為cvReleaseHaarClassifierCascade。這些函數原型請參看有關OpenCV手冊。

2．程式實現

　　1）建立一個Visual C++ MFC項目，取名為“FaceDetection”，選擇應用程式類型為“單文檔”。將菜單中多餘的項去掉，並添加一項“臉部偵測”，其ID為“ID_FaceDetected”，並產生該功能表項目的訊息映射函數。

　　2）在“FaceDetectionView.h”標頭檔中添加以下灰底色部分程式碼：

//南京森林公安高等專科學校 江林升// FaceDetectionView.h : CFaceDetectionView 類的介面#pragma once#include "cv.h"#include "highgui.h"class CFaceDetectionView : public CView{protected: // 僅從序列化建立　　　　 CFaceDetectionView();　　　　 DECLARE_DYNCREATE(CFaceDetectionView)// 屬性public:　　　　 CFaceDetectionDoc* GetDocument() const;　　　　 CvHaarClassifierCascade* cascade;//特徵器分類　　　　 CvMemStorage* storage;　　　　 void detect_and_draw( IplImage* img );　　　　 IplImage* src;　　　　 //載入的映像

　

　　3）在“FaceDetectionView.cpp”檔案中添加以下灰底色部分程式碼：

// FaceDetectionView.cpp : CFaceDetectionView 類的實現#include "stdafx.h"#include "FaceDetection.h"#include "FaceDetectionDoc.h"#include "FaceDetectionView.h"#include <string>#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#endif// CFaceDetectionViewIMPLEMENT_DYNCREATE(CFaceDetectionView, CView)BEGIN_MESSAGE_MAP(CFaceDetectionView, CView)　　　　 ON_COMMAND(ID_FaceDetected, &CFaceDetectionView::OnFacedetected)END_MESSAGE_MAP()// CFaceDetectionView 構造/析構const char* cascade_name ="haarcascade_frontalface_alt.xml";//分類器的名稱// CFaceDetectionView 訊息處理常式void CFaceDetectionView::OnFacedetected()　 //臉部偵測菜單響應事件{　　　　 // TODO: 在此添加命令處理常式代碼　　　　 CString fileName;　　　　 //開啟檔案交談視窗　　　　 CFileDialog OpenDlg( TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, L"影像檔格式JPG file format (*.jpg)|*.jpg|(*.bmp) |*.bmp|", NULL);　　　　 //從檔案交談視窗中開啟映像　　　　 if(OpenDlg.DoModal()!=IDOK)　　　　 return;　　　　 //獲得檔案名稱　　　　 fileName = OpenDlg.GetPathName();　　　　 //必要的類型轉換　　　　 std::string tempName = (LPCSTR)CStringA(fileName);　　　　 const char* tmp = tempName.c_str();　　　　 //開啟檔案，若失敗則返回　　　　 if( (src = cvLoadImage(tmp, CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR)) == 0 )　　　　 return;　　　　 //載入（分類器層疊）訓練庫　　　 cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );　　　　 //載入不成功則顯示錯誤訊息，並退出　　　 if(cascade)　　　 {　　　　　　　　 storage = cvCreateMemStorage(0);　　　　　　　　 cvNamedWindow( "臉部偵測", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); //建立視窗　　　　　　　　 //如果圖片存在則分析並顯示結果，否則退出程式　　　　　　　　 if(src) detect_and_draw(src);　 //調用人臉檢與標示事件　　　　　　　　 cvReleaseImage(&src);　　　　　　　　 cvReleaseMemStorage( &storage );　　　　 }　　　　 else　　　　 {　&, nbsp;　　　　　　 AfxMessageBox(L"無法載入分類器，請確認後重試！");　　　　 }　　　　 cvReleaseHaarClassifierCascade( &cascade );}void CFaceDetectionView::detect_and_draw(IplImage *img)　 //人臉檢與標示事件{　　　 static CvScalar color[] = {0,0,255};//用於設定標示映像中人臉的顏色　　　 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 )　　　 {　　　 //檢測人臉　　　　　　　 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( "臉部偵測", img );　　　 cvReleaseImage( &gray );　　　 cvReleaseImage( &small_img );}

　　需要注意的是，本程式運行時應將分類器檔案置於程式目錄下，如果啟動並執行是產生的EXE檔案，則應將分類器檔案與該EXE檔案放在同一個目錄下。

　　三、程式運行結果

　　運行該程式，選擇臉部偵測功能表項目，彈出檔案開啟對話方塊，選擇要檢測的影像檔，程式就會將檢測到的人臉用圓圈標示出來，3所示。本程式能順利檢測出大部分人臉，但由於光照、遮擋和傾斜等原因，部分人臉不能正確檢測，另外，也有一些非人臉部分由於具有人臉的某些特徵，也被當成了人臉，這些都是本程式需要改進的部分。