Question

我已经在人脸识别项目中成功实现了人脸检测部分。现在我在图像中有一个矩形区域。现在我必须在这个检测到的矩形区域上实现PCA以提取重要特征。我已经使用了实现的例子面部数据库上的PCA。我想知道如何通过检测到的面来实现PCA的功能吗？我们是否通过了矩形框架？这是我的面部检测代码。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>
#include <math.h>
#include <float.h>
#include <limits.h>
#include <time.h>
#include <ctype.h>


// Create a string that contains the exact cascade name
const char* cascade_name =
    "haarcascade_frontalface_alt.xml";
/*    "haarcascade_profileface.xml";*/


// Function prototype for detecting and drawing an object from an image
void detect_and_draw( IplImage* image );

// Main function, defines the entry point for the program.
int main( int argc, char** argv )
{

    // Create a sample image
    IplImage *img = cvLoadImage("Image018.jpg");
    if(!img)
    {
        printf("could not load image");
        return -1;
    }

    // Call the function to detect and draw the face positions
    detect_and_draw(img);

    // Wait for user input before quitting the program
    cvWaitKey();

    // Release the image
    cvReleaseImage(&img);

    // Destroy the window previously created with filename: "result"
    cvDestroyWindow("result");

    // return 0 to indicate successfull execution of the program
    return 0;
}

// Function to detect and draw any faces that is present in an image
void detect_and_draw( IplImage* img )
{

    // Create memory for calculations
    static CvMemStorage* storage = 0;

    // Create a new Haar classifier
    static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;

    int scale = 1;

    // Create a new image based on the input image
    IplImage* temp = cvCreateImage( cvSize(img->width/scale,img->height/scale), 8, 3 );

    // Create two points to represent the face locations
    CvPoint pt1, pt2;
    int i;

    // Load the HaarClassifierCascade
    cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );

    // Check whether the cascade has loaded successfully. Else report and error and quit
    if( !cascade )
    {
        fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" );
        return;
    }

    // Allocate the memory storage
    storage = cvCreateMemStorage(0);

    // Create a new named window with title: result
    cvNamedWindow( "result", 1 );

    // Clear the memory storage which was used before
    cvClearMemStorage( storage );

    // Find whether the cascade is loaded, to find the faces. If yes, then:
    if( cascade )
    {

        // There can be more than one face in an image. So create a growable sequence of faces.
        // Detect the objects and store them in the sequence
        CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( img, cascade, storage,
                                            1.1, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,
                                            cvSize(40, 40) );

        // Loop the number of faces found.
        for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )
        {
           // Create a new rectangle for drawing the face
            CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );

            // Find the dimensions of the face,and scale it if necessary
            pt1.x = r->x*scale;
            pt2.x = (r->x+r->width)*scale;
            pt1.y = r->y*scale;
            pt2.y = (r->y+r->height)*scale;

            // Draw the rectangle in the input image
            cvRectangle( img, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 );
        }
    }

    // Show the image in the window named "result"
    cvShowImage( "result", img );

    // Release the temp image created.
    cvReleaseImage( &temp );
}

Answer 1

编辑：

只是为了通知访问此网站的任何人。我已经编写了一些示例代码，使用我的libfacerec库在视频中执行面部识别：

https://github.com/bytefish/libfacerec/blob/master/samples/facerec_video.cpp

原帖：

我认为您的问题如下。您已经使用OpenCV附带的级联分类器cv::CascadeClassifier来检测和提取图像中的面部。现在，您想要对图像执行面部识别。

您想使用特征脸来进行人脸识别。所以你要做的第一件事就是从你收集的图像中学习特征脸。我为你重写Eigenfaces class以使其更简单。要学习特征脸，只需将带有脸部图像和相应标签（主题）的矢量传递给Eigenfaces::Eigenfaces或Eigenfaces::compute。确保您的所有图片都具有相同的尺寸，您可以使用cv::resize来确保这一点。

计算出特征脸之后，您可以从模型中获得预测。只需在计算模型上调用Eigenfaces::predict即可。 main.cpp向您展示了如何使用类及其方法（用于预测，投影，重建图像），这里是how to get a prediction for an image。

现在我看到你的问题所在。您正在使用旧的OpenCV C API。这使我很难与我的代码编写的新OpenCV2 C ++ API接口。不要冒犯，但如果你想与我的代码接口，你最好使用OpenCV2 C ++ API。我不能在这里给出学习C ++和OpenCV2 API的指南，OpenCV附带了很多文档。一个好的开始是OpenCV C ++备忘单（也可在http://opencv.willowgarage.com/获得）或OpenCV参考手册。

为了识别Cascade Detector中的图像，我重复一遍：首先与想要识别的人一起学习Eigenfaces模型，它在我的代码附带的示例中显示。然后你需要获得感兴趣区域（ROI），即面部，级联探测器输出的矩形。最后，您可以从Eigenfaces模型中获得ROI的预测（您已在上面计算过），它在我的代码附带的示例中显示。您可能需要将图像转换为灰度，但这就是全部。这就是它的完成方式。

如何在相机拍摄的图像上实现PCA？

1 个答案: