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moonyuan

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【Toybrick RK3399Pro AI开发板试用体验】opencv 人脸识别

`opencv 可以实现的功能有很多，这次就试试人脸识别
省心的opencv在example中已经提供了 分类器的级联分类器的文件，省去重复造轮子，haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml，haarcascade_frontalface_alt.xml

程序加载分类器，和 梅西的照片

  1. int main(){
  2.     Mat image;
  3.     CascadeClassifier cascade, nestedCascade;

  5.     if(!nestedCascade.load("./haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")){
  6.         cerr << "WARNING: Could not load classifier cascade for nested objects" << endl;
  7.     }

  9.     if(!cascade.load("./haarcascade_frontalface_alt.xml")){
  10.         cerr << "ERROR: Could not load classifier cascade" << endl;
  11.         return -1;
  12.     }

  14.     image = imread("messi.jpg");

  16.     detectAndDraw( image, cascade, nestedCascade, 1);
  17.     waitKey(0);
  18.     return 0;
  19. }

  1. void detectAndDraw( Mat& img, CascadeClassifier& cascade,
  2.                     CascadeClassifier& nestedCascade,
  3.                     double scale)
  4. {
  5.     double t = 0;
  6.     vector faces, faces2;
  7.     const static Scalar colors[] =
  8.     {
  9.         Scalar(255,0,0),
  10.         Scalar(255,128,0),
  11.         Scalar(255,255,0),
  12.         Scalar(0,255,0),
  13.         Scalar(0,128,255),
  14.         Scalar(0,255,255),
  15.         Scalar(0,0,255),
  16.         Scalar(255,0,255)
  17.     };
  18.     Mat gray, smallImg;

  20.     cvtColor( img, gray, COLOR_BGR2GRAY );
  21.     double fx = 1 / scale;
  22.     resize( gray, smallImg, Size(), fx, fx, INTER_LINEAR_EXACT );
  23.     equalizeHist( smallImg, smallImg );

  25.     t = (double)getTickCount();
  26.     cascade.detectMultiScale( smallImg, faces,
  27.         1.1, 2, 0
  28.         //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
  29.         //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
  30.         |CASCADE_SCALE_IMAGE,
  31.         Size(30, 30) );

  33.     t = (double)getTickCount() - t;
  34.     printf( "detection time = %g ms
  35. ", t*1000/getTickFrequency());
  36.     for ( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )
  37.     {
  38.         Rect r = faces[i];
  39.         Mat smallImgROI;
  40.         vector nestedObjects;
  41.         Point center;
  42.         Scalar color = colors[i%8];
  43.         int radius;

  45.         double aspect_ratio = (double)r.width/r.height;
  46.         if( 0.75 < aspect_ratio && aspect_ratio < 1.3 )
  47.         {
  48.             center.x = cvRound((r.x + r.width*0.5)*scale);
  49.             center.y = cvRound((r.y + r.height*0.5)*scale);
  50.             radius = cvRound((r.width + r.height)*0.25*scale);
  51.             circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );
  52.         }
  53.         else
  54.             rectangle( img, Point(cvRound(r.x*scale), cvRound(r.y*scale)),
  55.                        Point(cvRound((r.x + r.width-1)*scale), cvRound((r.y + r.height-1)*scale)),
  56.                        color, 3, 8, 0);
  57.         if( nestedCascade.empty() )
  58.             continue;
  59.         smallImgROI = smallImg( r );
  60.         nestedCascade.detectMultiScale( smallImgROI, nestedObjects,
  61.             1.1, 2, 0
  62.             |CASCADE_SCALE_IMAGE,
  63.             Size(30, 30) );
  64.         for ( size_t j = 0; j < nestedObjects.size(); j++ )
  65.         {
  66.             Rect nr = nestedObjects[j];
  67.             center.x = cvRound((r.x + nr.x + nr.width*0.5)*scale);
  68.             center.y = cvRound((r.y + nr.y + nr.height*0.5)*scale);
  69.             radius = cvRound((nr.width + nr.height)*0.25*scale);
  70.             circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );
  71.         }
  72.     }
  73.     imshow( "result", img );
  74. }


通过不断比较 能够正确识别



QQ截图20190825231641.png

得益于rk3399pro的强劲，1296*729 速度还是很快的

换一张人多的

QQ截图20190825232133.png

能够一个不漏检测到
` 无标题.png

回帖（1）

低调de炫耀爱

2019-8-28 13:38:39
够强劲
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