【HarmonyOS HiSpark AI Camera試用連載 】第五次續(xù)緣-基于鴻蒙系統(tǒng)的人臉檢測(cè)

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【HarmonyOS HiSpark AI Camera試用連載 】第五次續(xù)緣-基于鴻蒙系統(tǒng)的人臉檢測(cè),   
本帖最后由 瑟寒凌風(fēng) 于 2020-12-12 00:51 編輯



誰(shuí)？ 我！ 是你？ 是我！ 你終于來(lái)了！ 我終于來(lái)了！ 你終究是來(lái)了？ 我終究是來(lái)了！ 你來(lái)干什么! 我來(lái)檢測(cè)一個(gè)人臉！

本文主要是實(shí)現(xiàn)一張圖片上的人臉檢測(cè)，目前的研究也沒(méi)有去深入，而且代碼都很簡(jiǎn)潔，只是完成圖片的檢測(cè)，視頻和實(shí)時(shí)攝像頭的檢測(cè)尚未研究，這不是本人擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，日常加強(qiáng)學(xué)習(xí)。 完成本代碼，其中有一些波折，困難的關(guān)鍵不是怎么實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)，而在于鴻蒙上怎么運(yùn)行opencv。這份代碼參考 https://blog.csdn.net/sehanlingfeng/article/details/106880853 其實(shí)網(wǎng)上人臉檢測(cè)的例子很多，在鴻蒙OS上可以完成這個(gè)功能，確屬不易。

本人能力有限，移植的opencv還有諸多問(wèn)題，這份代碼在鴻蒙上運(yùn)行，只能運(yùn)行大概十多秒，然后就要卡死，暫時(shí)還沒(méi)有找到原因。移植過(guò)程也沒(méi)有寫(xiě)詳細(xì)筆記，有點(diǎn)亂，等理清楚了再發(fā)移植教程（或許都不能叫移植，因?yàn)槲沂亲粉檕pencv源碼，直接放在鴻蒙上用的，沒(méi)有像qt那樣還要編譯，只是改的東西比較多，其實(shí)還是c和c++語(yǔ)法）。

• #include “opencv2/core.hpp“
    
  
• #include “opencv2/face.hpp“
    
  
• #include “opencv2/highgui.hpp“
    
  
• #include “opencv2/imgproc.hpp“
    
  
• #include <iostream>
    
  
• #include <fstream>
    
  
• #include <sstream>
    
  
• #include “Main.h“
    
  
• #include “opencv2/objdetect/objdetect.hpp“
    
  
• using namespace cv;
    
  
• using namespace cv::face;
    
  
• using namespace std;
    
  
• 
    
  
• static char* FACES_MODEL = “./face.yaml“;
    
  
• static char* FACES_TXT_PATH = “./face.txt“;
    
  
• static char* HAARCASCADE_FRONTALFACE_ALT = “./haarcascade_frontalface_alt.xml“;//人臉數(shù)據(jù)集
    
  
• 
    
  
• /*
    
  
• *  url：傳入圖片路徑；url2：儲(chǔ)存到的路徑
    
  
• */
    
  
• void rectface（char* url, char* url2） {
    
  
•         char *HARR_XML_PATH1 = HAARCASCADE_FRONTALFACE_ALT;//-配置文件 xml
    
  
•         string fn_haar = string（HARR_XML_PATH1）;
    
  
•         //人臉識(shí)別算法
    
  
•         CascadeClassifier haar_cascade; //級(jí)聯(lián)分類(lèi)器檢測(cè)類(lèi)
    
  
•         haar_cascade.load（fn_haar）;
    
  
•         vector< Rect_<int> > faces;
    
  
•         Mat picture = imread（url, CV_LOAD_IMAGE_COLOR）;
    
  
• 
    
  
•         haar_cascade.detectMultiScale（picture, faces）;
    
  
•         for （int i = 0; i < faces.size（）; i++） {
    
  
•                 rectangle（picture, faces, CV_RGB（0, 255, 0）, 1）;
    
  
•                 putText（picture, ““, Point（faces.x, faces.y）, FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, CV_RGB（0, 255, 0）, 2.0）;
    
  
•         }
    
  
•         imwrite（url2, picture）;
    
  
• }
    
  
• 
    
  
• /*
    
  
• *   url：傳入圖片路徑；url2：儲(chǔ)存到的路徑
    
  
• */
    
  
• int grayface（char* url, char* url2） {
    
  
•         char *HARR_XML_PATH1 = HAARCASCADE_FRONTALFACE_ALT;
    
  
•         string fn_haar = string（HARR_XML_PATH1）;    //-配置文件 xml
    
  
•         //人臉識(shí)別算法
    
  
•         CascadeClassifier haar_cascade;
    
  
•         haar_cascade.load（fn_haar）;
    
  
•         Mat gray;
    
  
•         vector< Rect_<int> > faces;
    
  
•         Mat picture = imread（url, CV_LOAD_IMAGE_COLOR）;
    
  
• 
    
  
•         if （!picture.empty（）） {
    
  
•                 cvtColor（picture, gray, CV_BGR2GRAY）;
    
  
•                 equalizeHist（gray, gray）;    //直方圖均衡化
    
  
•         }
    
  
•         //將灰度化的圖片用于識(shí)別出人臉faces
    
  
•         haar_cascade.detectMultiScale（gray, faces）;
    
  
• 
    
  
•         //識(shí)別多張人臉
    
  
•         for （int i = 0; i < faces.size（）; i++） {
    
  
•                 Rect face_i = faces;
    
  
•                 Mat face = gray（face_i）;
    
  
•                 char urltext[256];
    
  
•                 sprintf（urltext, “%s%s%d%s“, url2, “gray“, i, “.png“）;
    
  
•                 imwrite（urltext, face）;
    
  
•         }
    
  
•         return faces.size（）;
    
  
• }
    
  
• 
    
  
• int main（int argc, const char *argv[]） {
    
  
•         rectface（“./1.png“, “./1_1.png“）;
    
  
•         //grayface（“./1.png“, “./“）;
    
  
•         return 0;
    
  
• }
  

復(fù)制代碼 其中函數(shù)grayface執(zhí)行會(huì)導(dǎo)致卡死,尚未找到原因。

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