CvHaarClassifierCascade分类器文件进行人脸检测.doc

OpenCV 编程案例：读取CvHaarClassifierCascade 分类器文件进行人脸检测（facedetect） 在OpenCV 的sample 中，有一个人脸检测的案例程序facedetect。此程序要运行，共需要5 个文件： facedetect.cmd，程序执行入口，起到调用程序的批处理文件； haarcascade_frontalface_alt.xml，是使用cascade of boosted classifiers 对“人脸”前脸特征进行学习训练，所得到的分类器的参数； haarcascade_eye.xml，是使用cascade of boosted classifiers 对“人眼”特征进行学习训练，所得到的分类器的参数； facedetect.exe，是使用上述xml 文件，执行人脸检测的程序，其源码为facedetect.c。 当然，上面只是说要运行，而对于两 xml 数据文件的产生，则需要分类器的训练部分。此处先分析facedect 部分的源码。 首先，参考主调程序facedetect.cmd 的内容： 1. facedetect -cascade=././data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml -nested-cascade=././data/haarcascades/haarcascade_eye.xml -scale=1.3 复制代码 此处可以看出，facedetect.exe 要执行需要另外的两个参数：-cascade=xxx 和 -nested-cascade=xxx。 haarcascade_frontalface_alt.xml 的内容形式如下（haarcascade_eye.xml 形式相同）： 1. 2. 3. 20 20 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 3 7 14 4 -1. 15. 3 9 14 2 2. 16. 0 17. 4.0141958743333817e-003 18. 0.0337941907346249 19. 0.8378106951713562 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 1 2 18 4 -1. 27. 7 2 6 4 3. 28. 0 29. 0.0151513395830989 30. 0.1514132022857666 31. 0.7488812208175659 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 0 0 10 6 -1. 42. 0 0 5 3 2. 43. 5 3 5 3 2. 44. 0 45. 0.0431624315679073 46. 0.4738228023052216 47. 0.6522961258888245 48. 105.7611007690429700 49. 20 50. -1 51.复制代码 上面文件形式，是由 OpenCV 的持久化和文件操作中提供的，输出格式xml 和yaml，在论坛前面几篇已经介绍，可以翻阅查看。 facedetect.c 的源码及注释如下： 1. #include cv.h 2. #include highgui.h 3. #include 4. #include 5. #include 6. #include 7. #include 8. #include 9. #include 10. #include 11. #include 12. #ifdef _EiC 13. #define WIN32 14. #endif 15. static CvMemStorage* storage = 0; 16. static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; 17. static CvHaarClassifierCascade* nested_cascade = 0; 18. int use_nested_cascade = 0; 19. void detect_and_draw( IplImage* image ); 20. const char* cascade_name = 21. ././data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml; 22. /* haarcascade_profileface.xml;*/ 23. const char* nested_cascade_name = 24. ././data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml; 25. / ././data/haarcascades/haarcascade_eye.xml; 26. double scale = 1; 27. int main( int argc, char* argv ) 28. 29. CvCapture* capture = 0; 30. IplImage *frame, *frame_copy = 0; 31. IplImage *image = 0; 32. const char* scale_opt = -scale=; / 分类器选项指示符号 33. int scale_opt_len = (int)strlen(scale_opt); 34. const char* cascade_opt = -cascade=; 35. int cascade_opt_len = (int)strlen(cascade_opt); 36. const char* nested_cascade_opt = -nested-cascade; 37. int nested_cascade_opt_len = (int)strlen(nested_cascade_opt); 38. int i; 39. const char* input_name = 0; 40. for( i = 1; i argc; i+ ) / 从1 参数开始读取分类器选项参数，0 参数为函数命令自身 41. 42. if( strncmp( argvi, cascade_opt, cascade_opt_len) = 0 ) / 根据选项指示符号跟参数比对，构造存储分类器的文件名 43. cascade_name = argvi + cascade_opt_len; 44. else if( strncmp( argvi, nested_cascade_opt, nested_cascade_opt_len ) = 0 ) 45. 46. if( argvinested_cascade_opt_len = = ) 47. nested_cascade_name = argvi + nested_cascade_opt_len + 1; 48. nested_cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( nested_cascade_name, 0, 0, 0 ); / 加载分类器 49. if( !nested_cascade ) 50. fprintf( stderr, WARNING: Could not load classifier cascade for nested objectsn ); 51. 52. else if( strncmp( argvi, scale_opt, scale_opt_len ) = 0 ) 53. 54. if( !sscanf( argvi + scale_opt_len, %lf, &scale ) | scale width,frame-height), 99. IPL_DEPTH_8U, frame-nChannels ); 100. if( frame-origin = IPL_ORIGIN_TL ) 101. cvCopy( frame, frame_copy, 0 ); 102. else 103. cvFlip( frame, frame_copy, 0 ); 104. 105. detect_and_draw( frame_copy ); / 调用检测和绘制函数 106. if( cvWaitKey( 10 ) = 0 ) 107. goto _cleanup_; 108. 109. cvWaitKey(0); 110. _cleanup_: / 标记使用，在汇编里用过，C 语言，我还没见用过 111. cvReleaseImage( &frame_copy ); 112. cvReleaseCapture( &capture ); 113. 114. else 115. 116. if( image ) / 输入参数文件是图片 117. 118. detect_and_draw( image ); 119. cvWaitKey(0); 120. cvReleaseImage( &image ); 121. 122. else if( input_name ) / 输入参数是一个含有所有图片序列的文本文件，每行一个图像名 123. 124. /* assume it is a text file containing the 125. list of the image filenames to be processed - one per line */ 126. FILE* f = fopen( input_name, rt ); 127. if( f ) 128. 129. char buf1000+1; 130. while( fgets( buf, 1000, f ) ) / 按行，循环加载图像并处理 131. 132. int len = (int)strlen(buf), c; 133. while( len 0 & isspace(buflen-1) ) / 统计去除右空格的字符长度 134. len-; 135. buflen = 0; 136. printf( file %sn, buf ); 137. image = cvLoadImage( buf, 1 ); 138. if( image ) 139. 140. detect_and_draw( image ); 141. c = cvWaitKey(0); 142. if( c = 27 | c = q | c = Q ) 143. break; 144. cvReleaseImage( &image ); 145. 146. 147. fclose(f); 148. 149. 150. 151. 152. cvDestroyWindow(result); 153. return 0; 154. 155. void detect_and_draw( IplImage* img ) / 检测和绘画 156. 157. static CvScalar colors = 158. 159. 0,0,255, 160. 0,128,255, 161. 0,255,255, 162. 0,255,0, 163. 255,128,0, 164. 255,255,0, 165. 255,0,0, 166. 255,0,255 167. ; 168. IplImage *gray, *small_img; 169. int i, j; 170. gray = cvCreateImage( cvSize(img-width,img-height), 8, 1 ); 171. small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img-width/scale), 172. cvRound (img-height/scale), 8, 1 ); 173. cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY ); / 彩色RGB 图像转为灰度图像 174. cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR ); 175. cvEqualizeHist( small_img, small_img ); / 直方图均衡化 176. cvClearMemStorage( storage ); 177. if( cascade ) 178. 179. double t = (double)cvGetTickCount(); 180. CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage, 181. 1.1, 2, 0 182. /|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT 183. /|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH 184. |CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING 185. /|CV_HAAR_SCALE_IMAGE 186. , 187. cvSize(30, 30) ); 188. t = (double)cvGetTickCount() - t; / 统计检测使用时间 189. printf( detection time = %gmsn, t/(double)cvGetTickFrequency()*1000.) ); 190. for( i = 0; i total : 0); i+ ) 191. 192. CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i ); / 将faces 数据从CvSeq 转为CvRect 193. CvMat small_img_roi; 194. CvSeq* nested_objects; 195. CvPoint center; 196. CvScalar color = colorsi%8; / 使用不同颜色绘制各个face，共八种色 197. int radius; 198. center.x = cvRound(r-x + r-width*0.5)*scale); / 找出faces 中心 199. center.y = cvRound(r-y + r-height*0.5)*scale); 200. radius = cvRound(r-width + r-height)*0.25*scale); 201. cvCircle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 ); / 从中心位置画圆，圈出脸部区域 202. if( !nested_cascade ) 203. continue; 204. cvGetSubRect( small_img, &small_img_roi, *r ); 205. nested