QT之opencv人脸识别，瞳孔检测

QT之opencv人脸识别，瞳孔检测

#ifndef MAINWINDOW_H#define MAINWINDOW_H#include #include #include #include namespace Ui {class MainWindow;}using namespace cv;class MainWindow : public QMainWindow{ Q_OBJECTpublic: explicit MainWindow(QWidget *parent = 0); ~MainWindow(); void detectFaces(Mat ); void detectEyes(Mat ); void getImage(); QImage cvMat2QImage(const cv::Mat& mat); cv::Mat QImage2cvMat(QImage image);private slots: void on_start_pushButton_clicked(); void on_stop_pushButton_clicked();private: Ui::MainWindow *ui; Mat image; bool state; CascadeClassifier face_cascade, eyes_cascade;};#endif // MAINWINDOW_H

#include "mainwindow.h"#include "ui_mainwindow.h"#include#include#includestd::vector faces;String window_name = "Face Detection";MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) : QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow){ ui->setupUi(this); state==true; bool b=face_cascade.load("F:\\Qt_opencv\\third_part\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"); bool a=eyes_cascade.load("F:\\Qt_opencv\\third_part\\etc\\haarcascades\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml");}void MainWindow::detectFaces(Mat frame) { //定义一些不同的颜色表征出不同的人脸 const static Scalar colors[] = { CV_RGB(0, 0, 255), CV_RGB(0, 128, 255), CV_RGB(0, 255, 255), CV_RGB(0, 255, 0), CV_RGB(255, 128, 0), CV_RGB(255, 255, 0), CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(255, 0, 255) }; Mat frame_gray; // 灰度变换 cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY); // 直方图均衡 equalizeHist(frame_gray, frame_gray); // 多尺度人脸检测 face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 3, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); //需要把：x,y,width,height 四个参数单独提取出来。提高速度 Mat roiImage(frame.rows, frame.cols, CV_8UC3); // 人脸检测结果判定 for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { // 检测到人脸中心 Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);//定义2D点 ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0); frame(cv::Rect(faces[i].x, faces[i].y, faces[i].width, faces[i].height)).copyTo(roiImage); }}void MainWindow::detectEyes(Mat frame) { std::vector faces; //定义一些不同的颜色表征出不同的人脸 const static Scalar colors[] = { CV_RGB(0, 0, 255), CV_RGB(0, 128, 255), CV_RGB(0, 255, 255), CV_RGB(0, 255, 0), CV_RGB(255, 128, 0), CV_RGB(255, 255, 0), CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(255, 0, 255) }; Mat frame_gray; // 灰度变换 cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY); // 直方图均衡 equalizeHist(frame_gray, frame_gray); // 多尺度人脸检测 eyes_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 3, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); //需要把：x,y,width,height 四个参数单独提取出来。提高速度 Mat roiImage(frame.rows, frame.cols, CV_8UC3); // 人脸检测结果判定 for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { // 检测到人脸中心 Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);//定义2D点 ellipse(frame, center, Size(10, 10), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0); frame(cv::Rect(faces[i].x, faces[i].y, faces[i].width, faces[i].height)).copyTo(roiImage); }}void MainWindow::getImage(){ char c; VideoCapture inputVideo(0); //0为外部摄像头的ID，1为笔记本内置摄像头的ID Mat src; while (1) { inputVideo >> src; detectEyes(src);//瞳孔检测 detectFaces(src);//人脸检测 imshow("input", src); if (state == false) { break; } c = waitKey(10); if (c == 27){ break;} }}MainWindow::~MainWindow(){ delete ui;}void MainWindow::on_start_pushButton_clicked(){ getImage();}void MainWindow::on_stop_pushButton_clicked(){ state == false;}QImage MainWindow::cvMat2QImage(const cv::Mat& mat){ if(mat.type() == CV_8UC1) { QImage image(mat.cols, mat.rows, QImage::Format_Indexed8); image.setColorCount(256); for(int i = 0; i < 256; i++) { image.setColor(i, qRgb(i, i, i)); } uchar *pSrc = mat.data; for(int row = 0; row < mat.rows; row ++) { uchar *pDest = image.scanLine(row); memcpy(pDest, pSrc, mat.cols); pSrc += mat.step; } return image; } else if(mat.type() == CV_8UC3) { const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data; QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_RGB888); return image.rgbSwapped(); } else if(mat.type() == CV_8UC4) { const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data; QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_ARGB32); return image.copy(); } else { return QImage(); }}cv::Mat MainWindow::QImage2cvMat(QImage image){ cv::Mat mat; switch(image.format()) { case QImage::Format_ARGB32: case QImage::Format_RGB32: case QImage::Format_ARGB32_Premultiplied: mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC4, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine()); break; case QImage::Format_RGB888: mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC3, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine()); cv::cvtColor(mat, mat, CV_BGR2RGB); break; case QImage::Format_Indexed8: mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine()); break; } return mat;}

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