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OpenCV学习笔记3:找出人脸,同时比较两张图片中的人脸相似度
终于到了有实际应用的功能了,有2张图片,里面各有一个人脸,我的目的是比较这两个人脸的相似度,这里用到了facedetect的功能,还有图像转换,图像剪切,以及直方图的比较。具体流程是:
1。分别用facedetect功能将两张图片中的人脸检测出来
2。将人脸部分的图片剪切出来,存到两张只有人脸的图片里。
3。将这两张人脸图片转换成单通道的图像
4。使用直方图比较这两张单通道的人脸图像,得出相似度。
这里对图的要求还是比较高的,光线和姿势不能有差别,脸的垂直或者左右角度偏差就会影响比较,但和两张图片的大小关系不大,本人觉得较适合于证件照的对比。下面是代码,其中haarcascade_frontalface_alt.xml是opencv里facedetect例子用的样本。比较的是srcImage和targetImage对应的文件.还有下面是IplImage和Mat混用,纯当熟悉这两个类了。[cpp]
\o"viewplain"viewplain\o"copy"copy
[cpp]
\o"viewplain"viewplain\o"copy"copy
[cpp]
\o"viewplain"viewplain\o"copy"copy#include
"opencv/cv.hpp"
#include
"opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include
"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include
<iostream>
#include
<stdio.h>
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
String
cascadeName
=
"D:\\OpenCV-2.4.2\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
IplImage*
cutImage(IplImage*
src,
CvRect
rect)
{
cvSetImageROI(src,
rect);
IplImage*
dst
=
cvCreateImage(cvSize(rect.width,
rect.height),
src->depth,
src->nChannels);
cvCopy(src,dst,0);
cvResetImageROI(src);
return
dst;
}
IplImage*
detect(
Mat&
img,
CascadeClassifier&
cascade,
double
scale)
{
int
i
=
0;
double
t
=
0;
vector<Rect>
faces;
Mat
gray,
smallImg(
cvRound
(img.rows/scale),
cvRound(img.cols/scale),
CV_8UC1
);
cvtColor(
img,
gray,
CV_BGR2GRAY
);
resize(
gray,
smallImg,
smallImg.size(),
0,
0,
INTER_LINEAR
);
equalizeHist(
smallImg,
smallImg
);
t
=
(double)cvGetTickCount();
cascade.detectMultiScale(
smallImg,
faces,
1.3,
2,
CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
Size(30,
30)
);
t
=
(double)cvGetTickCount()
-
t;
printf(
"detection
time
=
%g
ms\n",
t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.)
);
for(
vector<Rect>::const_iterator
r
=
faces.begin();
r
!=
faces.end();
r++,
i++
)
{
IplImage*
temp
=
cutImage(&(IplImage(img)),
cvRect(r->x,
r->y,
r->width,
r->height));
return
temp;
}
return
NULL;
}
//画直方图用
int
HistogramBins
=
256;
float
HistogramRange1[2]={0,255};
float
*HistogramRange[1]={&HistogramRange1[0]};
int
CompareHist(IplImage*
image1,
IplImage*
image2)
{
IplImage*
srcImage;
IplImage*
targetImage;
if
(image1->nChannels
!=
1)
{
srcImage
=
cvCreateImage(cvSize(image1->width,
image1->height),
image1->depth,
1);
cvCvtColor(image1,
srcImage,
CV_BGR2GRAY);
}
else
{
srcImage
=
image1;
}
if
(image2->nChannels
!=
1)
{
targetImage
=
cvCreateImage(cvSize(image2->width,
image2->height),
srcImage->depth,
1);
cvCvtColor(image2,
targetImage,
CV_BGR2GRAY);
}
else
{
targetImage
=
image2;
}
CvHistogram
*Histogram1
=
cvCreateHist(1,
&HistogramBins,
CV_HIST_ARRAY,HistogramRange);
CvHistogram
*Histogram2
=
cvCreateHist(1,
&HistogramBins,
CV_HIST_ARRAY,HistogramRange);
cvCalcHist(&srcImage,
Histogram1);
cvCalcHist(&targetImage,
Histogram2);
cvNormalizeHist(Histogram1,
1);
cvNormalizeHist(Histogram2,
1);
//
CV_COMP_CHISQR,CV_COMP_BHATTACHARYYA这两种都可以用来做直方图的比较,值越小,说明图形越相似
printf("CV_COMP_CHISQR
:
%.4f\n",
cvCompareHist(Histogram1,
Histogram2,
CV_COMP_CHISQR));
printf("CV_COMP_BHATTACHARYYA
:
%.4f\n",
cvCompareHist(Histogram1,
Histogram2,
CV_COMP_BHATTACHARYYA));
//
CV_COMP_CORREL,
CV_COMP_INTERSECT这两种直方图的比较,值越大,说明图形越相似
printf("CV_COMP_CORREL
:
%.4f\n",
cvCompareHist(Histogram1,
Histogram2,
CV_COMP_CORREL));
printf("CV_COMP_INTERSECT
:
%.4f\n",
cvCompareHist(Histogram1,
Histogram2,
CV_COMP_INTERSECT));
cvReleaseHist(&Histogram1);
cvReleaseHist(&Histogram2);
if
(image1->nChannels
!=
1)
{
cvReleaseImage(&srcImage);
}
if
(image2->nChannels
!=
1)
{
cvReleaseImage(&targetImage);
}
return
0;
}
String
srcImage
=
"d:\\ldh1.jpg";
String
targetImage
=
"d:\\ldh5.jpg";
int
main(int
argc,
char*
argv[])
{
CascadeClassifier
cascade;
namedWindow("image1");
namedWindow("image2");
if(
!cascade.load(
cascadeName
)
)
{
return
-1;
}
Mat
srcImg,
targetImg;
IplImage*
faceImage1;
IplImage*
faceImage2;
srcImg
=
imread(srcImage);
targetImg
=
imread(targetImage);
faceImage1
=
detect(srcImg,
cascade,
1);
if
(faceImage1
==
NULL)
{
return
-1;
}
//
cvSaveImage("d:\\face.jpg",
faceImage1,
0);
faceImage2
=
detect(targetImg,
cascade,
1);
if
(faceImage2
==
NULL)
{
return
-1;
}
//
cvSaveImage(
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