文章目录
- 前言
- 一、什么是OpenCV？
- 二、OpenCV的安装和配置
- 1. OpenCV 下载
- 2. 安装
- 3. 配置环境变量
- 4.vs2022环境配置
- 三、OpenCV识别图片人脸
- 四、总结
前言
在计算机视觉领域，人脸识别是一项具有挑战性且备受关注的任务。借助于开源的计算机视觉库OpenCV，我们可以轻松实现人脸识别功能，并通过在识别出的人脸周围绘制边界框的方式来突出显示人脸位置。本篇博客将介绍如何配置环境，然后使用C++和OpenCV库读取图像、进行人脸识别，并框出识别到的人脸。
一、什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和图像处理库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。它由一系列C++、Python和其他编程语言的函数和类组成，可以在多个平台上运行，包括Windows、Linux、macOS等。OpenCV包含了许多用于处理图像、视频、特征检测、目标识别、机器学习等任务的函数和模块，使开发者能够快速构建各种计算机视觉应用。
二、OpenCV的安装和配置
1. OpenCV 下载
链接: https://opencv.org/ 此链接为open cv 官网，可以在官网下载windows版本。
点击library，接着选择release选项，下载windows的opencv-4.9.0版本安装包
2. 安装
点击安装包进行安装，本人安装在d盘中
安装好后安装目录的内容展示如图
3. 配置环境变量
把bin和lib文件夹加入环境变量
环境变量就配置好了
4.vs2022环境配置
新建一个项目
点开属性页后，按照下面步骤输入以下两个路径
点击确定，包含目录就配置好了
下面配置库目录，按照步骤，输入路径：D:\opencv\opencv\build\x64\vc15\lib
点击确定
下面配置lib库，将lib的文件名粘贴到空白处，点击确定
我的lib库的名字是490d.lib，大家可能会由于版本的原因导致名字不一样，但后缀都是.lib
新建一个cpp文件
将下列代码输入，运行测试
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("C:\\Users\\Json\\Downloads\\CatLogo.png");
namedWindow("Face");
imshow("Face", img);
waitKey(0);
return 0;
}像这样，能把你的图片放出来，这样就可以了
三、OpenCV识别图片人脸
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
// 读取图像文件
Mat image = imread("C:\\Users\\Json\\Downloads\\face (2).jpeg");
if (image.empty()) {
std::cout << "无法读取图像文件" << std::endl;
return -1;
}
// 加载人脸识别分类器
CascadeClassifier face_cascade;
if (!face_cascade.load("C:\\Users\\Json\\Downloads\\haarcascade_frontalface_alt.xml")) {
std::cout << "无法加载人脸识别分类器" << std::endl;
return -1;
}
// 识别人脸
std::vector<Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale(image, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
// 在图像上绘制边界框
for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
rectangle(image, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2);
}
// 显示结果图像
imshow("人脸识别结果", image);
waitKey(0);
return 0;
}
四、总结
通过本篇博客，我们学习了如何使用OpenCV库来实现简单的人脸识别功能，并通过绘制边界框来标记识别到的人脸位置。人脸识别是计算机视觉领域的一个重要任务，在实际应用中具有广泛的用途。借助于开源库OpenCV，我们可以轻松地实现这一功能，并将其集成到我们的应用程序中。希望本篇博客能够对你理解人脸识别技术和OpenCV库的使用有所帮助。
