OpenCV学习:找出人脸，同时比较两张图片中的人脸相似度

终于到了有实际应用的功能了，有2张图片，里面各有一个人脸，我的目的是比较这两个人脸的相似度，这里用到了facedetect的功能，还有图像转换，图像剪切，以及直方图的比较。具体流程是:

    1。分别用facedetect功能将两张图片中的人脸检测出来

    2。将人脸部分的图片剪切出来，存到两张只有人脸的图片里。

    3。将这两张人脸图片转换成单通道的图像

    4。使用直方图比较这两张单通道的人脸图像，得出相似度。

   这里对图的要求还是比较高的，光线和姿势不能有差别，脸的垂直或者左右角度偏差就会影响比较，但和两张图片的大小关系不大，本人觉得较适合于证件照的对比。

下面是代码，其中haarcascade_frontalface_alt.xml是opencv里facedetect例子用的样本。 比较的是srcImage和targetImage对应的文件.

还有下面是IplImage和Mat混用，纯当熟悉这两个类了。

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1.   

</pre><div class="dp-highlighter bg_cpp"><div class="bar"><div class="tools"><strong>[cpp]</strong> <a target=_blank title="view plain" class="ViewSource" href="http://blog.csdn.net/nicebooks/article/details/8175002#">view plain</a><a target=_blank title="copy" class="CopyToClipboard" href="http://blog.csdn.net/nicebooks/article/details/8175002#">copy</a><a target=_blank title="print" class="PrintSource" href="http://blog.csdn.net/nicebooks/article/details/8175002#">print</a><a target=_blank title="?" class="About" href="http://blog.csdn.net/nicebooks/article/details/8175002#">?</a></div></div><ol class="dp-cpp"><li class="alt"><span><span>  </span></span></li></ol></div><pre class="cpp" style="display: none;" name="code">

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1. #include "opencv/cv.hpp"  
2. #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"  
3. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  
4. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
5.   
6. #include <iostream>  
7. #include <stdio.h>  
8.   
9. using namespace std;  
10. using namespace cv;  
11.   
12. String cascadeName = "D:\\OpenCV-2.4.2\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";  
13.   
14. IplImage* cutImage(IplImage* src, CvRect rect) {  
15.     cvSetImageROI(src, rect);  
16.     IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(rect.width, rect.height),  
17.             src->depth,  
18.             src->nChannels);  
19.   
20.     cvCopy(src,dst,0);  
21.     cvResetImageROI(src);  
22.     return dst;  
23. }  
24.   
25. IplImage* detect( Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale)  
26. {  
27.     int i = 0;  
28.     double t = 0;  
29.     vector<Rect> faces;  
30.     Mat gray, smallImg( cvRound (img.rows/scale), cvRound(img.cols/scale), CV_8UC1 );  
31.   
32.     cvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );  
33.     resize( gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR );  
34.     equalizeHist( smallImg, smallImg );  
35.   
36.     t = (double)cvGetTickCount();  
37.     cascade.detectMultiScale( smallImg, faces,  
38.         1.3, 2, CV_HAAR_SCALE_IMAGE,  
39.         Size(30, 30) );  
40.     t = (double)cvGetTickCount() - t;  
41.     printf( "detection time = %g ms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );  
42.     for( vector<Rect>::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++ )  
43.     {  
44.         IplImage* temp = cutImage(&(IplImage(img)), cvRect(r->x, r->y, r->width, r->height));  
45.         return temp;  
46.     }  
47.   
48.     return NULL;  
49. }  
50. //画直方图用  
51. int HistogramBins = 256;  
52. float HistogramRange1[2]={0,255};  
53. float *HistogramRange[1]={&HistogramRange1[0]};  
54. int CompareHist(IplImage* image1, IplImage* image2)  
55. {  
56.     IplImage* srcImage;  
57.     IplImage* targetImage;  
58.     if (image1->nChannels != 1) {  
59.         srcImage = cvCreateImage(cvSize(image1->width, image1->height), image1->depth, 1);  
60.         cvCvtColor(image1, srcImage, CV_BGR2GRAY);  
61.     } else {  
62.         srcImage = image1;  
63.     }  
64.   
65.     if (image2->nChannels != 1) {  
66.         targetImage = cvCreateImage(cvSize(image2->width, image2->height), srcImage->depth, 1);  
67.         cvCvtColor(image2, targetImage, CV_BGR2GRAY);  
68.     } else {  
69.         targetImage = image2;  
70.     }  
71.   
72.     CvHistogram *Histogram1 = cvCreateHist(1, &HistogramBins, CV_HIST_ARRAY,HistogramRange);  
73.     CvHistogram *Histogram2 = cvCreateHist(1, &HistogramBins, CV_HIST_ARRAY,HistogramRange);  
74.   
75.     cvCalcHist(&srcImage, Histogram1);  
76.     cvCalcHist(&targetImage, Histogram2);  
77.   
78.     cvNormalizeHist(Histogram1, 1);  
79.     cvNormalizeHist(Histogram2, 1);  
80.   
81.     // CV_COMP_CHISQR,CV_COMP_BHATTACHARYYA这两种都可以用来做直方图的比较，值越小，说明图形越相似  
82.     printf("CV_COMP_CHISQR : %.4f\n", cvCompareHist(Histogram1, Histogram2, CV_COMP_CHISQR));  
83.     printf("CV_COMP_BHATTACHARYYA : %.4f\n", cvCompareHist(Histogram1, Histogram2, CV_COMP_BHATTACHARYYA));  
84.   
85.   
86.     // CV_COMP_CORREL, CV_COMP_INTERSECT这两种直方图的比较，值越大，说明图形越相似  
87.     printf("CV_COMP_CORREL : %.4f\n", cvCompareHist(Histogram1, Histogram2, CV_COMP_CORREL));  
88.     printf("CV_COMP_INTERSECT : %.4f\n", cvCompareHist(Histogram1, Histogram2, CV_COMP_INTERSECT));  
89.   
90.     cvReleaseHist(&Histogram1);  
91.     cvReleaseHist(&Histogram2);  
92.     if (image1->nChannels != 1) {  
93.         cvReleaseImage(&srcImage);  
94.     }  
95.     if (image2->nChannels != 1) {  
96.         cvReleaseImage(&targetImage);  
97.     }  
98.     return 0;  
99. }  
100. String srcImage = "d:\\ldh1.jpg";  
101. String targetImage = "d:\\ldh5.jpg";  
102. int main(int argc, char* argv[])  
103. {  
104.     CascadeClassifier cascade;  
105.     namedWindow("image1");  
106.     namedWindow("image2");  
107.     if( !cascade.load( cascadeName ) )  
108.     {  
109.         return -1;  
110.     }  
111.   
112.     Mat srcImg, targetImg;  
113.     IplImage* faceImage1;  
114.     IplImage* faceImage2;  
115.     srcImg = imread(srcImage);  
116.     targetImg = imread(targetImage);  
117.     faceImage1 = detect(srcImg, cascade, 1);  
118.     if (faceImage1 == NULL) {  
119.         return -1;  
120.     }  
121. //    cvSaveImage("d:\\face.jpg", faceImage1, 0);  
122.     faceImage2 = detect(targetImg, cascade, 1);  
123.     if (faceImage2 == NULL) {  
124.         return -1;  
125.     }  
126. //    cvSaveImage("d:\\face1.jpg", faceImage2, 0);  
127.     imshow("image1", Mat(faceImage1));  
128.     imshow("image2", Mat(faceImage2));  
129.   
130.     CompareHist(faceImage1, faceImage2);  
131.     cvWaitKey(0);  
132.     cvReleaseImage(&faceImage1);  
133.     cvReleaseImage(&faceImage2);  
134.     return 0;  
135. }