OpenCV 2.4.3 얼굴 및 눈영역 검출 face and eye detection

OpenCV를 이용한 얼굴 + 눈영역 검출

OpenCV에서 제공하는 Haartraining을 이용하여 직접 학습을 하여 검출을 하는 것이 좋지만,

기본적으로 제공하는 분류기를 이용해도, 어느정도의 성능은 나온다.

캠에서 영상을 받아와 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출하고, 검출된 얼굴 영역 내에서 눈 영역을 검출하는것을 구현하였다.

분류기는 기본적으로 제공해주는 파일 사용! OpenCV폴더에 보면 있다.!

 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 아래 사진은 내 키스미 파우치...

얼굴은 녹색 사각형, 눈은 빨간색 사각형으로 그리도록 했다. 얼굴검출 사각형이 좀 크게 그려지긴 했지만,

실제 사람얼굴은 잘된다.ㅋㅋㅋ 밑에 소스첨부 ~

 

 

 

⁄⁄ Face Detection1.cpp : 콘솔 응용 프로그램에 대한 진입점을 정의합니다.
⁄⁄

#include "stdafx.h"
#include <iostream>

#include <opencv2⁄core⁄core.hpp>
#include <opencv2⁄contrib⁄contrib.hpp>
#include <opencv2⁄highgui⁄highgui.hpp>
#include <opencv2⁄imgproc⁄imgproc.hpp>
#include <opencv2⁄objdetect⁄objdetect.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	⁄⁄haar xml분류기
	const char *classifer = "C:⁄opencv 2.4.3⁄data⁄haarcascades⁄haarcascade_frontalface_default.xml";
	const char *classifer1 = "C:⁄opencv 2.4.3⁄data⁄haarcascades⁄haarcascade_eye.xml";
	
	CvHaarClassifierCascade* cascade_face = 0;
    cascade_face = (CvHaarClassifierCascade*) cvLoad(classifer, 0, 0, 0 );

	CvHaarClassifierCascade* cascade_eye = 0;
    cascade_eye = (CvHaarClassifierCascade*) cvLoad(classifer1, 0, 0, 0 );

    if(!cascade_face||!cascade_eye){
        std::cerr<<"error: cascade error!!"<<std::endl;
        return -1;
    }
	
    CvMemStorage* storage_face = 0;
    storage_face = cvCreateMemStorage(0);

    CvMemStorage* storage_eye = 0;
    storage_eye = cvCreateMemStorage(0);

    if(!storage_face||!storage_eye){
        std::cerr<<"error: storage error!!"<<std::endl;
        return -2;
    }

	⁄⁄cam
	IplImage* image = 0;

	CvCapture* cap = cvCaptureFromCAM(0);

	cvNamedWindow("cam",0);
	cvResizeWindow("cam", 640,480);

	while(1)
	{
		cvGrabFrame(cap);
		image = cvRetrieveFrame(cap);

		⁄⁄ face detection
		CvSeq *faces = 0;

        faces = cvHaarDetectObjects(image, cascade_face, storage_face, 2.0, 5, 0);
		
		⁄⁄검출된 모든 face에 대한 반복문
        for(int i=0; i<faces->total; i++){

            ⁄⁄face 영역 가져오기
            CvRect *r = 0;
            r = (CvRect*) cvGetSeqElem(faces, i);
            ⁄⁄frame에 face 영역 그리기
            cvRectangle(image, cvPoint(r->x, r->y), cvPoint(r->x+r->width, r->y+r->height), cvScalar(0,255,0), 3, CV_AA, 0);

			CvRect rect;
			rect.x = r->x;
			rect.y = r->y;
			rect.width = r->width;
			rect.height = r->height;

			⁄⁄ eye detection
			cvSetImageROI(image, rect);
			IplImage* fimg = cvCreateImage(cvSize(r->width, r->height), image->depth, image->nChannels);
			cvCopy(image, fimg);
			cvResetImageROI(image);

			CvSeq *eyes = 0;

		    eyes = cvHaarDetectObjects(fimg, cascade_eye, storage_eye, 1.5, 5, 0);
			for(int j=0; j<eyes->total; j++){
				CvRect *r1 = 0;
				r1 = (CvRect*) cvGetSeqElem(eyes, j);
				⁄⁄frame에 eye 영역 그리기
				cvRectangle(image, cvPoint(r1->x+r->x, r1->y+r->y), cvPoint(r1->x+r->x+r1->width, r1->y+r->y+r1->height), cvScalar(0,0,255), 3, CV_AA, 0);
			}

			cvReleaseImage(&fimg);
        }


		cvShowImage("cam", image);
		⁄⁄
		if(cvWaitKey(30)>=0)
			break;
		
	}
	
	cvReleaseMemStorage(&storage_face);
	cvReleaseMemStorage(&storage_eye);
	cvReleaseCapture(&cap);
	cvDestroyWindow("cam");
	cvReleaseHaarClassifierCascade(&cascade_eye);
	cvReleaseHaarClassifierCascade(&cascade_face);
	
	return 0;
}