基于ARM-Linux开发板利用opencv交叉编译的人脸检测

Love The Way You Lie 2022-12-27 04:42 122阅读 0赞

基于ARM-Linux开发板的人脸检测，通过opencv的人脸模型，对人脸检测并框出，再输出显示到开发板上。开发板获取摄像头图像需要通过V4L2获取。

运行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc5MzE4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
  
部分代码如下：

void MyThreadCamera::get_image(QImage image)															//V4L2获取的图像
    { 
        QPixmap map = QPixmap::fromImage(image);															//将QImage转为QPixmap 
        map = map.scaled(ui->label->size());																//图像适应窗口大小
        ui->label->setPixmap(map);																			//显示
    
        if(count==100)																						//当count为100时，才进行一次识别
        { 
            count = 0;																						//count置0
            if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){  qDebug()<<("Face_Cascade Error loading\n"); };	//加载人脸检测模型
            if( !eyes_cascade.load( eyes_cascade_name ) ){  qDebug()<<("Eyes_Cascade Error loading\n"); };	//加载人眼检测模型
    
            vector<Rect> faces;																				
            frame = Mat(image.height(),image.width(),CV_8UC3,(void *)image.bits(),image.bytesPerLine());    //通过QImage构造Mat
    
            cvtColor( frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY );													//转为灰度图
            equalizeHist( frame_gray, frame_gray );															
            face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );	//识别
    
    		flag = 0;
           //检测出人脸
           for(uint i=0; i < faces.size(); i++)                                                             //识别成功
           { 
               flag = 1;                                                                                    //识别成功标志位置１
               qDebug()<<"Recognition Succeed";
               Rect feceRect(faces[i].x, faces[i].y, faces[i].width, faces[i].height);
               rectangle(frame, feceRect, Scalar(0,0,255), 2, LINE_AA);										//框出人脸
               QImage img=QImage((const unsigned char*)(frame.data),frame.cols,frame.rows,frame.step,QImage::Format_RGB888);
               map = QPixmap::fromImage(img);
               ui->label_success->setPixmap(map);															//框出人脸后显示
           }
           if(flag == 0)                                                                                    //识别成功标志位置０
           { 
               qDebug()<<"Recognition Failed";                                                              //识别成功截图显示框清空
               ui->label_success->clear();
           }
        }
    
        count++;
    }

detectMultiScale函数参数意义：

1.image表示的是要检测的输入图像
    2.objects表示检测到的人脸目标序列
    3.scaleFactor表示每次图像尺寸减小的比例
    4. minNeighbors表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸),
    5.minSize为目标的最小尺寸
    6.minSize为目标的最大尺寸

[完整工程代码：https://download.csdn.net/download/weixin\_43793181/20325019][https_download.csdn.net_download_weixin_43793181_20325019]

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