C# 使用OpenCV在一張圖片裏尋找人臉

時間 2019-11-17

標籤 c# 使用 opencv 一張圖片尋找欄目 C# 简体版

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先上個效果圖

創建工程

首先創建一個C#控制檯工程.添加引用:Emgu.CV.World.dll
而後添加這2個文件到工程(在emgucv的壓縮包裏有的,搜索下文件吧~):
注意:其中的dll文件須要根據要編譯的程序是32位仍是64位選不一樣文件

記得把"複製到輸出目錄"設爲"較新則複製"
另外準備一張要識別的圖片,放到編譯輸出目錄.
接下來就是編輯代碼了,後面全部代碼都在main裏github

配置OpenCV使用顯卡運算(若是支持的話)

使用顯卡處理圖像數據效率會不少,若是你的設備支持,最好打開,使用CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice能返回是否支持.
配置CvInvoke.UseOpenCL能讓OpenCV 啓用或者停用 GPU運算數組

CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice;

構建級聯分類器對象

emgu包裏已經有訓練好的數據了,文件名叫作"haarcascade_frontalface_alt.xml",就是上面添加的文件之一函數

var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");

加載圖像並做簡單處理

在OpenCV中,大部分函數是處理灰度圖的,包括這個識別物體,因此須要轉成灰度圖,而後再調整下亮度測試

//加載要識別的圖片
var img = new Image<Bgr, byte>("0.png");
var img2 = new Image<Gray, byte>(img.ToBitmap());
//把圖片從彩色轉灰度
CvInvoke.CvtColor(img, img2, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray);
//亮度加強
CvInvoke.EqualizeHist(img2, img2);

檢測人臉

其實這一步反而最簡單,返回的是rectangle[]格式,由於圖中可能有多我的臉,因此返回的是數組..net

//在這一步就已經識別出來了,返回的是人臉所在的位置和大小
var facesDetected = face.DetectMultiScale(img2, 1.1, 10, new Size(50, 50));

剪切並保存

由於是多我的臉因此須要循環剪切並保存,(→_→)這一塊的代碼量居然反而比上面那堆多3d

//循環把人臉部分切出來並保存
int count = 0;
var b = img.ToBitmap();
foreach (var item in facesDetected)
{
    count++;
    var bmpOut = new Bitmap(item.Width, item.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb);
    var g = Graphics.FromImage(bmpOut);
    g.DrawImage(b, new Rectangle(0, 0, item.Width, item.Height), new Rectangle(item.X, item.Y, item.Width, item.Height), GraphicsUnit.Pixel);
    g.Dispose();
    bmpOut.Save($"{count}.png", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);
    bmpOut.Dispose();
}

釋放資源退出

//釋放資源退出
b.Dispose();
img.Dispose();
img2.Dispose();
face.Dispose();

全代碼和測試圖片:

static void Main(string[] args)
{
    //若是支持用顯卡,則用顯卡運算
    CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice;

    //構建級聯分類器,利用已經訓練好的數據,識別人臉
    var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");

    //加載要識別的圖片
    var img = new Image<Bgr, byte>("0.png");
    var img2 = new Image<Gray, byte>(img.ToBitmap());

    //把圖片從彩色轉灰度
    CvInvoke.CvtColor(img, img2, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray);

    //亮度加強
    CvInvoke.EqualizeHist(img2, img2);

    //在這一步就已經識別出來了,返回的是人臉所在的位置和大小
    var facesDetected = face.DetectMultiScale(img2, 1.1, 10, new Size(50, 50));

    //循環把人臉部分切出來並保存
    int count = 0;
    var b = img.ToBitmap();
    foreach (var item in facesDetected)
    {
        count++;
        var bmpOut = new Bitmap(item.Width, item.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb);
        var g = Graphics.FromImage(bmpOut);
        g.DrawImage(b, new Rectangle(0, 0, item.Width, item.Height), new Rectangle(item.X, item.Y, item.Width, item.Height), GraphicsUnit.Pixel);
        g.Dispose();
        bmpOut.Save($"{count}.png", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);
        bmpOut.Dispose();
    }

    //釋放資源退出
    b.Dispose();
    img.Dispose();
    img2.Dispose();
    face.Dispose();

    return;

}