[OpenCV] 臉部偵測 (Face Detection)

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我的實作環境

  • 作業系統： Ubuntu 17.04
  • OpenCV 函式庫版本： Version 3.3
  • 程式語言： C++

在作業系統方面請不用擔心，因為 OpenCV 是一個跨平台的電腦視覺函式庫


臉部偵測 - Face Detection

來寫一個簡單的臉部偵測(Face Detection) 程式，使其將一張照片的人臉以及人眼圈出。

先建立檔案

先依序建立以下幾個檔案：

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$ mkdir FaceID
$ cd FaceID
$ mkdir Picture Source
$ touch FaceDetection.cpp

此時 FaceID 資料夾內應該要有以下檔案

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下載人臉以及人眼分類器

取得 Eyes Classifier

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$ wget https://raw.githubusercontent.com/a1996850622/FaceDetection/master/Source/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

取得 Face Classifier

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$ wget https://raw.githubusercontent.com/a1996850622/FaceDetection/master/Source/haarcascade_frontalface_default.xml

接著將取得的兩個 XML 檔放進 Source 資料夾中

XML 是可自行定義各標籤名稱的標記式語言，透過透過標記式語言，電腦之間便可以傳輸各種資訊。所以當我們 Load 上面兩個 XML 進程式之後，便可以使用他們的演算法來找出人臉及眼睛。


開始撰寫臉部偵測

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/** FaceDetection.cpp **/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

/** Print error message **/
void PANIC(char *msg);
#define PANIC(msg){perror(msg); exit(-1);}

/** Function for face detection **/
void DetectAndDraw(Mat frame);

/** Global variables **/
String face_cascade_name = "Source/haarcascade_frontalface_default.xml";
String eyes_cascade_name = "Source/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade; // Declare the face classifier
CascadeClassifier eyes_cascade; // Declare the eyes classifier
String window_name = "Face detection";

int main(int argc, char *argv[]){
	/* Open the web camera */
	VideoCapture capture = VideoCapture(0);
	Mat frame, image;
	
	/** Load cascade classifiers **/
	if(!face_cascade.load(face_cascade_name))
		PANIC("Error loading face cascade");
	if(!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name))
		PANIC("Error loading eyes cascade");
	
	/** After the camera is opened **/
	if(capture.isOpened()){
		cout<<"Face Detection Started..."<<endl;

		for(;;){
			/* Get image from camera */
			capture>>frame; 			
			if(frame.empty())
				PANIC("Error capture frame");
			
			/* Start the face detection function */
			DetectAndDraw(frame);
			
			/** If you press ESC, q, or Q , the process will end **/
			char ch = (char)waitKey(10);
			if(ch==27 || ch=='q' || ch=='Q')
				break;
		}
	}
	else
		PANIC("Error open camera");
	
	return 0;
}

void DetectAndDraw(Mat frame){
    /* Declare vector for faces and eyes */
    std::vector<Rect> faces, eyes;
    Mat frame_gray, frame_resize;
    int radius;
	
    /* Convert to gray scale */
    cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    //imshow("grayscale", frame_gray);
	
    /* Resize the grayscale Image */
    //resize(frame_gray, frame_resize, Size(), 1, 1, INTER_LINEAR);
    //imshow("resize", frame_resize);
	
    /* Histogram equalization */
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);
    //imshow("equalize", frame_gray);
	
    /* Detect faces of different sizes using cascade classifier */
    face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 5, CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
	
    /** Draw circles around the faces **/
    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        Point center;
 
        /* Draw rectangular on face */
        rectangle(frame, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 3, 8, 0);

        Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);

        /* Detection of eyes int the input image */
        eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 1, CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(3, 3)); 
         
        /** Draw circles around eyes **/
        for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) 
        {
            center.x = cvRound((faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width*0.5));
            center.y = cvRound((faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height*0.5));
            radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);
            circle(frame, center, radius, Scalar(0, 255, 0), 3, 8, 0);
        }
    }
 
    // Show Processed Image with detected faces
    imshow( "Face Detection", frame);
}


解釋臉部偵測程式

其實過程很簡單，大致是以下幾個步驟：

  • 將人臉及人眼分類器演算法的 XML 檔 Load 進來 (程式第28~32行)
  • 使用 cvtColor() 將影像轉成灰階(GaryScale)，目的是減少運算量 (程式第66行)
  • 使用 resize() 更改影像大小比率，視情況而定，在這裡我們先不使用 (程式第70行)
  • 使用 equalizeHist() 將影像做直方圖等化，以增強對比度 (程式第74行)
  • 運用 XML 內的分類演算法來偵測出人臉和人眼 (程式第78行和91行)
  • 分別圈出人臉以及人眼 (程式第80~101行)
  • 完成臉部偵測


執行結果

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Reference