#|Qt+OpenCV之图片中的人脸识别及人脸抠图 Qt学习笔记|qt|opencv|人脸识别

效果
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OpenCV函数知识点 imread() 功能：载入图像
函数原型：Mat cv::imread ( const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR )
参数1：打开的文件路径
参数2：图像类型，-1表示当前导入图像的解码类型，0表示单通道，1表示三通道
cvtColor() 功能：颜色空间（通道数）转换
函数原型：void cv::cvtColor ( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 )
参数1：输入的图像
参数2：输出的图像
参数3：转换格式
detectMultiScale() 功能：图像搜索
函数原型：virtual void cv::BaseCascadeClassifier::detectMultiScale ( InputArray image, std::vector< Rect > & objects, double scaleFactor, int minNeighbors, int flags, Size minSize, Size maxSize )
参数1：输入图像，灰度图
参数2：被成功定位后返回的目标边界矩阵变量
参数3：检测尺度之间的跳变。该值越大，检测速度越快，但会错过更多可能被检测到的目标
参数4：对阻止错误检测的控制。例如该值为3，则在人脸检测时表示只有至少存在3个重叠的检测标记时，才认定有人脸的存在
参数5：默认值为0，新版本无作用。如果使用旧版本（OpenCV 1.x）级联器，可以设置为 CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，Canny边缘检测器将会用于拒绝一些区域
参数6：检测目标区域的最小值，小于该值的目标会被忽略
参数7：检测目标区域的最大值，大于该值的目标会被忽略
resize() 【#|Qt+OpenCV之图片中的人脸识别及人脸抠图】功能：改变图像大小
函数原型：void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0,
double fy = 0, int interpolation = INTER_LINEAR )
参数1：输入图像
参数2：输出图像
参数3：新图像的尺寸。①使用绝对尺寸，直接在此参数设置新图像的尺寸即可，后面的参数无须再设置；②使用相对尺寸，此时设置此参数为Size(0, 0)，并将fx和fy分别设置为x轴和y轴的缩放比例
参数4：基于x轴的缩放比例
参数5：基于y轴的缩放比例
参数6：插值方式，默认是线性插值
Qt核心源码

pro文件中需要引入OpenCV接口文件和相关库文件

INCLUDEPATH += H:\opencv3.4.3\buildOpencv\install\include LIBS += H:\opencv3.4.3\buildOpencv\install\x86\mingw\bin\libopencv*.dll

加载级联分类器

cv::CascadeClassifier faceCascade; faceCascade.load("H:/opencv3.4.3/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml");

使用OpenCV接口导入图像，并转换为Qt类型图像进行显示

//读取图像，param1:文件路径； param2:图像类型,-1表示解码类型，0表示单通道，1表示三通道 cvImg = cv::imread(imgPath.toStdString(), -1); cv::Mat rgbImg; QImage qtImg; if(cvImg.channels() == 3) { //颜色空间（通道数）转换,由BGR转RGB，param1:输入图像；param2:输出图像；param:转换格式 cv::cvtColor(cvImg, rgbImg, CV_BGR2RGB); qtImg = QImage((const uchar*)(rgbImg.data), rgbImg.cols, rgbImg.rows, rgbImg.cols*rgbImg.channels(), QImage::Format_RGB888); } else { qtImg = QImage((const uchar*)(cvImg.data), cvImg.cols, cvImg.rows, cvImg.cols*cvImg.channels(), QImage::Format_Indexed8); } //保持长宽比进行缩放 qtImg = qtImg.scaled(ui->label->width(), ui->label->height(), Qt::KeepAspectRatio); ui->label->setPixmap(QPixmap::fromImage(qtImg));

人脸检测和人脸抠图

cv::Mat grayImg; std::vector faces; //图像预处理，转为灰度图 cv::cvtColor(cvImg, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY); //图像预处理，直方图均衡化,用来增加图像对比度 equalizeHist(grayImg, grayImg); double detectFaceTime = (double)cv::getTickCount(); //人脸检测 faceCascade.detectMultiScale(grayImg, faces, 1.1, 4, 0, cv::Size(30, 30)); detectFaceTime = (double)cv::getTickCount() - detectFaceTime; qDebug()<<"检测用时 ="<setPixmap(QPixmap::fromImage(faceImg)); if(i < 3) { gridLayout->addWidget(label, 0 , i); } else { gridLayout->addWidget(label, 1 , i-3); } } ui->widget->setLayout(gridLayout);

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