先上个效果图

C# 使用OpenCV在一张图片里寻找人脸_java




相关库的下载


例程中用到一个库叫做emgucv,是opencv\的net封装
编译打包好的稳定版,在这:https://sourceforge.net/projects/emgucv/files/emgucv/
如果要最新代码,在这里获取:https://github.com/emgucv/emgucv

 做个opencv人脸识别的小伙伴们可能会遇到这样的一个问题，如何下载haarcascade_frontalface_default.xml和haarcascade_frontalface_alt2.xml呢？
  OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器，有了那些IT大牛帮我们创建的这个分类器，我们便可的实现人脸的检查功能了，你只需要将他们下载到opencv的目录下。
  首先，进入网站
  https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
  点击这个文件。

haarcascade_frontalface_alt.xml
路径：

https://github.com/opencv/opencv/edit/master/data/haarcascades_cuda/haarcascade_frontalface_alt.xml

这里还有其他的模型：

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades_cuda


建立工程


首先建立一个C#工程.nuget上安装引用

C# 使用OpenCV在一张图片里寻找人脸_java_02

另外准备一张要识别的图片,放到编译输出目录.
接下来就是编辑代码了,后面所有代码都在main里


配置OpenCV使用显卡运算(如果支持的话)


使用显卡处理图像数据效率会很多,如果你的设备支持,最好打开,使用CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice能返回是否支持.
配置CvInvoke.UseOpenCL能让OpenCV 启用或者停用 GPU运算


CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice;


构建级联分类器对象

emgu包里已经有训练好的数据了,文件名叫做"haarcascade_frontalface_alt.xml",就是上面添加的文件之一

var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");


加载图像并作简单处理

在OpenCV中,大部分函数是处理灰度图的,包括这个识别物体,所以需要转成灰度图,然后再调整下亮度

//加载要识别的图片var img = new Image<Bgr, byte>("0.png");var img2 = new Image<Gray, byte>(img.ToBitmap());//把图片从彩色转灰度CvInvoke.CvtColor(img, img2, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray);//亮度增强CvInvoke.EqualizeHist(img2, img2);


检测人脸
进行目标区域检测：
如果进行级联级联分类器创建之后， 便可以对图片进行目标区域的检测。
public Rectangle[] DetectMultiScale(IInputArray image, double scaleFactor =
1.1, int minNeighbors = 3, Size minSize = null, Size maxSize = null);//通过多次扫描
不同尺度， 寻找图像中可能包含级联分类器训练的样本， 返回这些样本的区域。
参数解析：
IInputArray image：被检测的图像。
double scaleFactor = 1.1：在随后的扫描中缩放比例。例如double
scaleFactor = 1.1， 意味着增加 10%的窗口。
int minNeighbors = 3：最小值(- 1)的邻居矩形组成一个对象。所有的组
比 min_neighbors=-1 数量较小的矩形会被略去。如果min_neighbors 是 0,
这个函数没有任何分组并返回所有检测到的候选矩形。这对于用户自定义
分组过程是很有用的。默认值为 3；
Size minSize = null：最小检测出来的窗口大小。
Size maxSize = null：最大检测出来的窗口大小

其实这一步反而最简单,返回的是rectangle[]格式,因为图中可能有多个人脸,所以返回的是数组.

//在这一步就已经识别出来了,返回的是人脸所在的位置和大小var facesDetected = face.DetectMultiScale(img2, 1.1, 10, new Size(50, 50));


剪切并保存

因为是多个人脸所以需要循环剪切并保存,(→_→)这一块的代码量竟然反而比上面那堆多

//循环把人脸部分切出来并保存int count = 0;var b = img.ToBitmap();foreach (var item in facesDetected){  count++;  var bmpOut = new Bitmap(item.Width, item.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb);  var g = Graphics.FromImage(bmpOut);  g.DrawImage(b, new Rectangle(0, 0, item.Width, item.Height), new Rectangle(item.X, item.Y, item.Width, item.Height), GraphicsUnit.Pixel);  g.Dispose();  bmpOut.Save($"{count}.png", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);  bmpOut.Dispose();}


释放资源退出

/
/释放资源退出b.Dispose();img.Dispose();img2.Dispose();face.Dispose();


全代码和测试图片:





static void Main(string[] args)
{
//如果支持用显卡,则用显卡运算
 CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice;

//构建级联分类器,利用已经训练好的数据,识别人脸
var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");

//加载要识别的图片
var img = new Image<Bgr, byte>("0.png");
var img2 = new Image<Gray, byte>(img.ToBitmap());

//把图片从彩色转灰度
 CvInvoke.CvtColor(img, img2, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray);

//亮度增强
 CvInvoke.EqualizeHist(img2, img2);

//在这一步就已经识别出来了,返回的是人脸所在的位置和大小
var facesDetected = face.DetectMultiScale(img2, 1.1, 10, new Size(50, 50));

//循环把人脸部分切出来并保存
int count = 0;
var b = img.ToBitmap();
foreach (var item in facesDetected)
 {
 count++;
var bmpOut = new Bitmap(item.Width, item.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb);
var g = Graphics.FromImage(bmpOut);
 g.DrawImage(b, new Rectangle(0, 0, item.Width, item.Height), new Rectangle(item.X, item.Y, item.Width, item.Height), GraphicsUnit.Pixel);
 g.Dispose();
 bmpOut.Save($"{count}.png", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);
 bmpOut.Dispose();
 }

//释放资源退出
 b.Dispose();
 img.Dispose();
 img2.Dispose();
 face.Dispose();

return;

}

运行效果

编译后运行可以看到目录多了两个图片文件:
C# 使用OpenCV在一张图片里寻找人脸_java_03
打开看看:
C# 使用OpenCV在一张图片里寻找人脸_java_04

耗时测算：
 private void button1_Click(object sender, EventArgs e)        {            Stopwatch sw = new Stopwatch();            sw.Start();            //如果支持用显卡,则用显卡运算            CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice;
            //构建级联分类器,利用已经训练好的数据,识别人脸            var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");
            //加载要识别的图片            var img = new Image<Bgr, byte>("0.png");            var img2 = new Image<Gray, byte>(img.ToBitmap());
            //把图片从彩色转灰度            CvInvoke.CvtColor(img, img2, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray);
            //亮度增强            CvInvoke.EqualizeHist(img2, img2);
            //在这一步就已经识别出来了,返回的是人脸所在的位置和大小            var facesDetected = face.DetectMultiScale(img2, 1.1, 10, new Size(50, 50));
            //循环把人脸部分切出来并保存            int count = 0;            var b = img.ToBitmap();            foreach (var item in facesDetected)            {                count++;                var bmpOut = new Bitmap(item.Width, item.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb);                var g = Graphics.FromImage(bmpOut);                g.DrawImage(b, new Rectangle(0, 0, item.Width, item.Height), new Rectangle(item.X, item.Y, item.Width, item.Height), GraphicsUnit.Pixel);                g.Dispose();                bmpOut.Save($"{count}.png", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);                bmpOut.Dispose();            }
            //释放资源退出            b.Dispose();            img.Dispose();            img2.Dispose();            face.Dispose();            sw.Stop();            MessageBox.Show(sw.ElapsedMilliseconds.ToString());         }
C# 使用OpenCV在一张图片里寻找人脸_java_05
标注人脸：

using Emgu.CV;using Emgu.CV.Structure;using System;using System.Diagnostics;using System.Drawing;using System.Windows.Forms;
namespace WindowsFormsApp18{    public partial class Form1 : Form    {        public Form1()        {            InitializeComponent();        }
        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)        {            Stopwatch sw = new Stopwatch();            sw.Start();            //如果支持用显卡,则用显卡运算            CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice;
            //构建级联分类器,利用已经训练好的数据,识别人脸            var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");
            //加载要识别的图片            var img = new Image<Bgr, byte>("0.png");            var img2 = new Image<Gray, byte>(img.ToBitmap());
            //把图片从彩色转灰度            CvInvoke.CvtColor(img, img2, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray);
            //亮度增强            CvInvoke.EqualizeHist(img2, img2);
            //在这一步就已经识别出来了,返回的是人脸所在的位置和大小            var facesDetected = face.DetectMultiScale(img2, 1.1, 10, new Size(50, 50));
            //循环把人脸部分切出来并保存            int count = 0;            var b = img.ToBitmap();            foreach (var item in facesDetected)            {                count++;                var bmpOut = new Bitmap(item.Width, item.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb);                var g = Graphics.FromImage(bmpOut);                g.DrawImage(b, new Rectangle(0, 0, item.Width, item.Height), new Rectangle(item.X, item.Y, item.Width, item.Height), GraphicsUnit.Pixel);                g.Dispose();                bmpOut.Save($"{count}.png", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);                bmpOut.Dispose();            }
            //释放资源退出            b.Dispose();            img.Dispose();            img2.Dispose();            face.Dispose();            sw.Stop();           // MessageBox.Show(sw.ElapsedMilliseconds.ToString());            label1.Text = "取出人脸耗时：" + sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + "ms";

        }
        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)        {            Stopwatch sw = new Stopwatch();            sw.Start();            CascadeClassifier face_detect = new CascadeClassifier(@"haarcascade_frontalface_alt.xml");//创建一个人脸检测级联分类器。            Mat face_image = new Mat("0.png", Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.AnyColor);//打开指定目录下的图片。            Rectangle[] rects = face_detect.DetectMultiScale(face_image);//对人脸进行检测， 放回数据在 rects 数组中。            foreach (Rectangle rect in rects)//遍历每个矩形区域。            {                CvInvoke.Rectangle(face_image, rect, new MCvScalar(0, 0, 255), 2);//绘制检测出的人脸的区域。            }            imageBox1.Image = face_image;//显示图片            sw.Stop();            label2.Text = "标注人脸耗时：" + sw.ElapsedMilliseconds.ToString()+"ms";        }    }}
C# 使用OpenCV在一张图片里寻找人脸_java_06
C# 使用OpenCV在一张图片里寻找人脸_java_07
注：人脸稍微小点测试效果就不好了