前言
这是该系列文章的第二篇。本篇文章主要实现的功能是对人脸进行检测及识别。人脸检测部分用的算法是级联分类器，人脸识别部分用的LBPH算法。识别精度可以媲美普通学校用的人脸识别系统，话不多说，上代码
一、窗体设计
二、代码部分
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Face;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using System;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
namespace facerecognize
{
public partial class Form1 : Form
{
//在方法外面定义各个需要的变量和类，这样所有的方法都可调用相应的变量
Capture _capture;
//实例化人脸检测级联分类器
CascadeClassifier face_detect = new CascadeClassifier(@"haarcascade\haarcascade_frontalface_alt2.xml");//haarcascade_frontalface_alt2
Mat face_image = new Mat();
VectorOfInt image_lable = new VectorOfInt();
VectorOfMat image_data = new VectorOfMat();
string[] name;
//实例化局部二值模式人脸识别器
FaceRecognizer face_recognize = new LBPHFaceRecognizer();
bool after_train = false;
bool catch_face = false;
ASCIIEncoding ascii = new ASCIIEncoding();
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
//定义摄像头捕捉到图片时调用的方法
void frame(object sender,EventArgs e)
{
Mat scr = _capture.QueryFrame();
//裁剪图片，提高电脑运行速度
CvInvoke.Resize(scr, scr, new Size(320, 240));
//检测人脸
Rectangle[] recs = face_detect.DetectMultiScale(scr);
foreach(Rectangle rec in recs)
{
CvInvoke.Rectangle(scr, rec, new MCvScalar(0, 0, 255));
//将人脸区域图片显示在imagebox2中，整张图片显示在imagebox1中
imageBox2.Image = new Mat(scr, rec);
imageBox1.Image = scr;
}
if(catch_face)
{
if(labeltextBox.Text!=null)
{
//这里输入的只能是英文字符，若是中文，则会出现乱码，笔者一开始以为是编码问题，后面尝试好几种解码方法，都没能解决这个问题。
string labeltext = labeltextBox.Text;
face_image = new Image<Gray, byte>(new Bitmap(imageBox2.Image.Bitmap)).Resize(120, 120, Inter.Area).Mat;
//将图片以image_data-文本框中输入的名字-系统时间.jpg格式保存，方便后面将文本框中名字取出
face_image.Save("Image_data" + "\\" + labeltext + "_" + DateTime.Now.Year + DateTime.Now.Month + DateTime.Now.Day + ".jpg");
MessageBox.Show("保存成功");
catch_face = false;
}
}
if(after_train)
{
foreach(Rectangle rec in recs)
{
//局部变量text存放人脸名字
string text = "";
Mat scr_image = new Mat(scr, rec);
//将人脸图片缩减，并且转为mat格式
scr_image = scr_image.ToImage<Gray, byte>().Resize(120, 120, Inter.Area).Mat;
//对人脸进行识别
FaceRecognizer.PredictionResult result = face_recognize.Predict(scr_image);
//name中存的是上面文本框存的各个人脸对应的名字，与label也是一一对应的
text = name[result.Label];
if(result.Distance>3000)
{
text = "Miss";
}
CvInvoke.PutText(scr, text, rec.Location, FontFace.HersheyComplex, 1, new MCvScalar(0, 0, 255));
imageBox1.Image = scr;
}
}
}
private void imageBox1_Click(object sender, EventArgs e)
{
}
//打开摄像头
private void opencap_Click(object sender, EventArgs e)
{
_capture = new Capture(0);
Application.Idle += frame;
}
//保存图片，并将catch_face重置为true
private void savebtn_Click(object sender, EventArgs e)
{
catch_face = true;
}
//开始训练图片
private void trainbtn_Click(object sender, EventArgs e)
{
//将iamge_data中获得所有文件存在path中，后面对其进行切片处理，并且将取得的人脸名字存在name中
string[] path = Directory.GetFiles("Image_data");
Mat[] data = new Mat[path.Length];
int[] label = new int[path.Length];
name = new string[path.Length];
for(int i =0;i<path.Length;i++)
{
Image<Gray, byte> image = new Image<Gray, byte>(path[i]);
data[i] = image.Mat;
label[i] = i;
//返回最后出现\\的索引
int a = path[i].LastIndexOf('\\');
//返回最后出现_的索引
int b = path[i].LastIndexOf('_');
//从a+1处开始截取字符，截取b-a-1个，这就是人脸名字在的区域
name[i] = path[i].Substring(a+1, b - a - 1);
}
image_data.Push(data);
image_lable.Push(label);
//训练图片
face_recognize.Train(image_data, image_lable);
face_recognize.Save("face\\data.txt");
MessageBox.Show("训练成功");
after_train = true;
}
}
}
三、结果
四、总结
识别精度还是很不错的，但目前值得改进的部分就是文本框中不能输入中文，不然文件名中会出现乱码。笔者也已经换了好几种编码方式，依然没有解决这个问题。
希望与各位热爱cv的小伙伴们共同进步，有知道解决方法的读者可在评论区留言。
注：转载请备注出处，原创不易。