23Qt开发_调用OpenCV(3.4.7)设计完成人脸检测系统.pdf资源-CSDN文库

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一、前言

近年来，人脸识别技术得到了广泛的应用，它可以在各种场景中实现自动化的人脸检测和识别，例如安

防监控、人脸解锁、人脸支付等。

该项目的目标是设计一个简单易用但功能强大的人脸检测系统，可以实时从摄像头采集视频，并对视频

中的人脸进行准确的检测和框选。通过使用OpenCV提供的人脸检测器模型和图像处理算法，能够快速

而有效地检测出摄像头画面中的人脸。

为了提高系统效率和响应速度，该项目采用了多线程的架构。其中，主UI线程负责刷新界面和显示人脸

识别结果，使用户可以实时观察到人脸检测的效果。摄像头采集线程通过调用OpenCV的摄像头接口从

摄像头捕获视频帧，并实时传递给图像处理线程。而图像处理线程利用OpenCV提供的人脸检测器模型

和绘图工具，对视频帧进行人脸检测和框选操作。

这个人脸检测系统具有广泛的应用前景。它可以在安防领域用于自动监控、入侵检测、人员识别等；在

人机交互领域，可以作为人脸解锁、表情识别、姿态跟踪等功能的基础；在商业领域，可以用于人脸支

付、人脸签到等场景。因此，该项目具有很高的实用性和商业价值。



二、OpenCV库

【1】OpenCV库下载

OpenCV是开源的计算机视觉、机器学习软件库，其图片处理的功能非常强大，并且速度很快。作为目

标检测功能，OpenCV里本身就自带了很多的模型，比如: 人眼检测、鼻子检测、嘴巴检测、人脸检测、

人体检测、猫脸检测等等，下载完OpenCV，就能直接进行图像识别测试体验，并且OpenCV也可以直接

调用YOLO的模型，精确识别各种物体，yolo v3 里自带的模型文件可以精确识别常见的很多物体: 比

如：狗、汽车、自行车、人体、书本、手机等等。

（3）图像预处理：对每一帧的图像进行预处理，以提高人脸检测的准确性和效率。常见的预处理操作包

括图像灰度化、直方图均衡化、归一化、降噪等。

（4）人脸检测：利用加载的人脸检测器模型对预处理后的图像进行人脸检测。对于Haar级联分类器，

可以使用CascadeClassifier类，并使用detectMultiScale()函数进行人脸检测。

（5）绘制框选框：根据检测到的人脸位置信息，可以使用OpenCV提供的绘图工具，在图像上绘制框选

框，将检测到的人脸进行可视化。

（6）显示结果：将绘制了框选框的图像显示在屏幕上，让用户可以观察到人脸检测的结果。可以使用

OpenCV提供的imshow()函数来显示图像，当然，也可以使用自己的UI进行显示，我用的Qt。

（7）释放资源：在程序结束时，需要释放摄像头资源、关闭窗口等清理工作。

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【3】人脸马赛克绘制思路

要给识别到的人脸绘制马赛克，可以按照以下步骤进行操作：

（1）包含必要的头文件和命名空间：

（2）加载人脸检测器模型（如使用Haar级联分类器）：

（3）加载图片：

（4）进行人脸检测：

（5）给每个检测到的人脸绘制马赛克：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

CascadeClassifier face_cascade;

bool load_success =

face_cascade.load("path/to/haarcascade_frontalface_default.xml"); // 替换为你的人

脸检测器模型路径

if (!load_success) {

 // 处理模型加载失败的情况

 return -1;

}

Mat image = imread("path/to/your/image.jpg"); // 替换为你的图片路径

if (image.empty()) {

 // 处理图片加载失败的情况

 return -1;

}

std::vector<Rect> faces;

Mat gray_image;

cvtColor(image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY); // 将图像转换为灰度图像

equalizeHist(gray_image, gray_image); // 增强灰度图像对比度

face_cascade.detectMultiScale(gray_image, faces, 1.1, 3, 0 |

CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); // 进行人脸检测

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