006_OPENCV--Opencv实现人脸实时监控（300元）

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素材描述：本设计内容包含：项目要求说明书+录像+源代码

论文（设计）题目	通过opencv实现人脸实时监控
软件环境	Visual C++;opencv
开发语言	C++
硬件环境
项目要求	根据现有的两个程序（一个可以对一副图片进行人脸识别的程序，一个可以启动电脑自身的摄像头，并把影像显示出来的程序），改成一个可以启动电脑自身摄像头，把人脸识别出来再显示图像，就是实时检测人脸，要验收的，所以程序得好使。。。 如果下面的程序您觉得读起来不舒服，您也可以按您的思路来
交付日期	2012.11.16
其他说明	两个已编译通过的程序如下： ①人脸识别的程序（编译准确无误） #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; static CvMemStorage* storage = 0; void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name="haarcascade_frontalface_alt.xml";                //人脸检测要用到的分类器 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) {      cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );   //加载人脸检测所用的分类器      if( !cascade )      {         fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" );         return -1;      }      storage = cvCreateMemStorage(0);                                       //动态存储结构，用来存储人脸在图像中的位置      cvNamedWindow( "result", 1 );      //const char* filename = "lena.jpg";                                     //待检测图像(包含绝对路径)  const char* filename = "景甜.jpg";      IplImage* image = cvLoadImage( filename, 1 );                          //加载图像      detect_and_draw( image );                                              //对加载的图像进行检测      cvWaitKey(0);      cvReleaseImage( &image );      cvDestroyWindow("result");      return 0; }   void detect_and_draw( IplImage* img ) {     static CvScalar colors[] =     {         {{0,0,255}},         {{0,128,255}},         {{0,255,255}},         {{0,255,0}},         {{255,128,0}},         {{255,255,0}},         {{255,0,0}},         {{255,0,255}}     };       double scale = 1.3;     IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 );     IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale),                          cvRound (img->height/scale)), 8, 1 );       cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );     cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );     cvEqualizeHist( small_img, small_img );     cvClearMemStorage( storage );       if( cascade )     {         /*函数cvHaarDetectObjects检测图像中的目标，由OpenCV提供。*/         CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage, 1.1, 2, 0 ,                                             cvSize(30, 30) );         for( int i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )         {             CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );             CvPoint center;             int radius;             center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);             center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);             radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);             cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 );         }     }       cvShowImage( "result", img );     cvReleaseImage( &gray );     cvReleaseImage( &small_img ); }     /* stdafx.h文件完整代码*/ // stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件， // 或是经常使用但不常更改的 // 特定于项目的包含文件 #pragma once #define WIN32_LEAN_AND_MEAN // 从 Windows 头中排除极少使用的资料 #include <stdio.h> #include <tchar.h> // TODO: 在此处引用程序需要的其他头文件       /* stdafx.cpp文件完整代码*/ // stdafx.cpp : 只包括标准包含文件的源文件 // FaceDetection.pch 将作为预编译头 // stdafx.obj 将包含预编译类型信息 #include "stdafx.h" // TODO: 在 STDAFX.H 中 // 引用任何所需的附加头文件，而不是在此文件中引用   ②获取摄像头，新建窗口显示摄像头视频的程序：（编译还有错误） 笔记本内置相机无法简单的使用opencv内部函数cvQueryFrame（）来采集图像，网上查过资料之后，听说一般的摄像头，像外接相机采集视频支持的是VFW，那么就可以用OpenCV里面自带的函数进行采集，而我的笔记本内置摄像头采集卡支持的可能是directshow，那么只能采用Directshow的方法采集视频，具体方法如下： 1.事先需要下载相应DirectShow的源文件下载 2.把下载过来的源文件中的CameraDS.h CameraDS.cpp分别添加到目标工程中，并且把下载过来的DirectShow文件夹放入opencv根目录下 3.工具->选项->VC++目录下添加如下（假定装在D:\Program files）：包含文件中D:\Program Files\OpenCV\DirectShow\Include；库文件中D:\Program Files\OpenCV\DirectShow\Lib 4.把CameraDS.h中#include "DirectShow/Include/qedit.h"和#include "DirectShow/Include/dshow.h"中的DirectShow/Include/去掉 主程序代码如下 int main(/*int argc,char** argv*/) { int cam_count; //仅仅获取相机数目 cam_count = CCameraDS::CameraCount(); printf("There are %d cameras.\n", cam_count); //获取所有相机的名称 for(int i=0; i < cam_count; i++) { char camera_name[1024]; int retval = CCameraDS::CameraName(i, camera_name, sizeof(camera_name)); if(retval >0) printf("Camera #%d's Name is '%s'.\n", i, camera_name); else printf("Can not get Camera #%d's name.\n", i); } if(cam_count==0) return -1; CCameraDS camera; //打开第一个相机 //if(! camera.OpenCamera(0, true)) //弹出属性选择窗口 if(! camera.OpenCamera(0, false, 640,480)) //不弹出属性选择窗口，用代码制定图像宽和高 { fprintf(stderr, "Can not open camera.\n"); return -1; } cvNamedWindow("camera"); while(1) { //获取一帧 IplImage *pFrame = camera.QueryFrame(); /*....视频处理代码....*/ //显示 cvShowImage("camera", pFrame); if (cvWaitKey(20) == 'q') break; } camera.CloseCamera(); //可不调用此函数，CCameraDS析构时会自动关闭摄像头 cvDestroyWindow("camera"); cvDestroyWindow("canny"); return 0; }