Opencv代码实现人脸识别

程序功能:能够利用摄像头自主检测人脸，检测到人脸后才进入人脸识别子函数，与识别模板进行比对，通过PCA算法进行人脸识别，若识别为模板人脸，则在视频上显示姓名。

程序流程：

1. 打开摄像头
2. 拍摄自己的头像，作为人脸检测模型，写入磁盘
3. 加载人脸检测器，加载人脸模型
4. 人脸检测
5. 把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸
6. 如果人脸是自己的，显示自己的名字。

人脸检测的数据集的获取方法参考博客OpenCV实践之路——人脸识别之一数据收集和预处理

代码^[3]：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<math.h>using namespace cv;
using namespace std;
using namespace face;////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
const char ESC = 27;String face_cascade_name = "G://openCV/opencv3.2.0/opencv/sources/data/haarcascades_cuda/haarcascade_frontalface_default.xml";
String eyes_cascade_name = "G://openCV/opencv3.2.0/opencv/sources/data/haarcascades_cuda/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;//定义人脸分类器    
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////使用CSV文件去读图像和标签，主要使用stringstream和getline方法
static void read_csv(const string& filename, vector<Mat> &images, vector<int>& labels, char separator = ';')
{std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);if (!file){string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename.";CV_Error(CV_StsBadArg, error_message);}string line, path, classlabel;while (getline(file, line)){stringstream liness(line);getline(liness, path, separator);getline(liness, classlabel);if (!path.empty() && !classlabel.empty()){images.push_back(imread(path, 0));labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));}}
}int predictVedio(Ptr<FaceRecognizer>& model, vector<int>& labels)
{VideoCapture cap(0);std::vector<Rect> faces;Mat frame_gray;Mat frame;char key = waitKey(100);//等待100ms,返回键盘上的字符cap >> frame;//检测人脸,检测到人脸才允许拍照if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return 0; };//读取分类器cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);equalizeHist(frame_gray, frame_gray);face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, Size(70, 70), Size(100, 100));Mat faceROI;for (size_t j = 0; j < faces.size(); j++){Point center(faces[j].x + faces[j].width / 2, faces[j].y + faces[j].height / 2);rectangle(frame, faces[j], Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);faceROI = frame_gray(faces[j]);}///////////////////////////////////////////////////////Point text_lb;for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++){if (faces[i].height > 0 && faces[i].width > 0){text_lb = Point(faces[i].x, faces[i].y);}}if (faces.size() != 0){resize(faceROI, faceROI, Size(92, 112));int predictedLabel = model->predict(faceROI);if (predictedLabel == 40){string name = "Hao";putText(frame, name, text_lb, FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255));}}imshow("frame", frame);if (key == ESC) { return 0; }return 1;
}int main()
{//读取CSV文件路径string fn_csv = "at.txt";// 2个容器来存放图像数据和对应的标签vector<Mat> images;vector<int> labels;//读取数据，如果文件不合法就会出错//输入的文件名已经有了try{read_csv(fn_csv, images, labels);}catch (cv::Exception& e){cerr << "Error opening file \"" << fn_csv << "\".Reason:" << e.msg << endl;exit(1);}//如果没有读取到足够的图片，也退出if (images.size() <= 1){string error_message = "This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to you data set!";CV_Error(CV_StsError, error_message);}//下面几行创建了一个特征脸模型用于人脸识别，//通过CSV文件读取的图像和标签训练它//T这里是一个完整的PCA变换//如果你只想保留10个主成份，使用如下代码// cv::createEigenFaceRecognizer(10);////如果你还希望使用置信度阈值来初始化，使用以下语句:// cv::createEigenFaceRecognizer(10,123.0);//如果你使用所有特征并且使用一个阈值，使用以下语句:`// cv::createEigenFaceRecognizer(0,123.0);Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();//基于PCA变换的人脸识别算法model->train(images, labels);model->load("MyFacePCAModel.xml");while (1){if (!predictVedio(model,labels)){break;}}/**/waitKey(0);return 0;
}

参考文献

[1]主成分分析（PCA）原理详解

[2] PCA人脸识别

[3] OpenCV实践之路——人脸识别之三识别自己的脸