如何使用 C++ 在 OpenCV 中实时检测人脸?
opencvc++server side programmingprogramming更新于 2025/5/14 7:37:17
实时检测人脸类似于在静态图片中检测人脸。唯一的区别在于实时人脸检测，我们必须获取计算机的视频流。在这个程序中，我们使用了"VideoCapture()"函数。该函数从其他摄像头捕获视频，并将帧临时存储在分配给它的矩阵中。这里，该函数从默认摄像头捕获视频，并将帧临时存储在"real_time"矩阵中。
以下程序实时检测人脸 −
示例
#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
//此标头包含 'rectangle()' 函数的定义//
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
//此标头包含级联分类器的定义//
#include<string>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
Mat video_stream;//声明一个矩阵，用于保存视频流中的帧//
VideoCapture real_time(0);//从默认网络摄像头捕获视频//
namedWindow("Face Detection");//声明一个窗口来显示结果//
string training_classifier_location = "C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";//在字符串中定义 XML 训练分类器的位置//
CascadeClassifier faceDetector;//声明一个名为"face detector"的 CascadeClassifier 类的对象//
faceDetector.load(trained_classifier_location);//在对象中加载 XML 训练分类器//
vector<Rect>faces;//声明一个名为 faces 的矩形向量//
while (true) {
faceDetector.detectMultiScale(video_stream, faces, 1.1, 4, CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));//检测'image_with_humanfaces'矩阵中的人脸//
real_time.read(video_stream);//从相机读取帧并将其加载到'video_stream'矩阵中//
for (int i = 0; i < faces.size(); i++){//用于定位人脸
Mat faceROI = video_stream(faces[i]);//将人脸存储在矩阵中//
int x = faces[i].x;//获取面矩形起点的初始行值//
int y = faces[i].y;//获取面矩形起点的初始列值//
int h = y + faces[i].height;//计算矩形的高度//
int w = x + faces[i].width;//计算矩形的宽度//
rectangle(video_stream, Point(x, y), Point(w, h), Scalar(255, 0, 255), 2, 8, 0);//使用人脸周围绘制一个矩形//
}
imshow("Face Detection", video_stream);
//显示检测到的人脸//
if (waitKey(10) == 27){//每帧等待时间为 10 毫秒//
break;
}
}
return 0;
}
输出
