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序文
Opencv画像の顔認識、libfacedetectionライブラリを使用して画像の顔認識を実行します
1.画像分析と使用
参照：
https：//blog.csdn.net/ivan_9/article/details/113336452
https://blog.csdn.net/ivan_9/article/details/113177480
2.基本原則：
1. imread（）関数を使用して、画像を読み取ります。
Mat src;
src = imread("D:\\Myfile\\素材照片\\opencv素材照片\\7.jpg"); //导入需要识别的图像
2.メモリスペースを割り当てます。
//pBuffer用来检测人脸
unsigned char* pBuffer = new unsigned char[DETECT_BUFFER_SIZE]; //multiple threads
//是多线程时，要分配内存空间
if (!pBuffer) {
//如果无法分配内存，就返回could not alloc buffer!
cout << "could not alloc buffer！" << endl;
return 0;
}
3.顔検出：
int* pResults = NULL; //用来检测人脸
pResults = facedetect_cnn(pBuffer, (unsigned char*)(src.ptr(0)), src.cols, src.rows, src.step);
4.顔の領域を描画します。
for (int i = 0; i < (pResults ? (*pResults) : 0); i++) {
//如果pResult为NULL,即pResult没有检测到人脸，就返回0，for循环结束
short* p = ((short*)(pResults + 1)) + (142 * i);
//p指针用来指向
int confidence = p[0];
int x = p[1];
int y = p[2];
int w = p[3];
int h = p[4];
//显示脸的分数。其范围为[0-100]
char sScore[256];
snprintf(sScore, 256, "%d", confidence);
putText(dst, sScore, Point(x, y - 3), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0), 1);
//计算文本字符串的宽度和高度。
//把脸用矩形画出来
rectangle(dst, Rect(x, y, w, h), Scalar(0, 255, 0), 2);
//画五个不同颜色的面部标志
circle(dst, Point(p[5], p[5 + 1]), 1, Scalar(255, 0, 0), 2);
circle(dst, Point(p[5 + 2], p[5 + 3]), 1, Scalar(0, 0, 255), 2);
circle(dst, Point(p[5 + 4], p[5 + 5]), 1, Scalar(0, 255, 0), 2);
circle(dst, Point(p[5 + 6], p[5 + 7]), 1, Scalar(255, 0, 255), 2);
circle(dst, Point(p[5 + 8], p[5 + 9]), 1, Scalar(0, 255, 255), 2);
}
5. 5つのパラメーター：
intconfidence = p [0];
confidenceパラメータは認識率の大きさを示します
intx = p [1];
int y = p [2];
x、yは画像全体で認識されたポートレートの位置を示します。は、左上隅です。位置は（x、y）
int w = p [3];
int h = p [4];
w、hは認識されたポートレートの幅と長さを表します
例：信頼度パラメーターを使用して、認識率が90未満のポートレートの描画をキャンセルできます。
if (confidence < 90) {
cout << "这张图像识别率小于90%!!!\n\n";
continue;
}
第三に、顔認識の特定の操作
コードブロック
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <facedetectcnn.h>
#define DETECT_BUFFER_SIZE 0x20000 //定义缓冲区大小
#define FACEDETECTION_EXPORT
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat src, dst;
src = imread("D:\\Myfile\\素材照片\\opencv素材照片\\7.jpg"); //导入需要识别的图像
if (!src.data) {
//若不存在就返回 could not load your image!
cout << "could not load your image!" << endl;
return 0;
}
//pBuffer用来检测人脸
unsigned char* pBuffer = new unsigned char[DETECT_BUFFER_SIZE]; //multiple threads
//是多线程时，要分配内存空间
if (!pBuffer) {
//如果无法分配内存，就返回could not alloc buffer!
cout << "could not alloc buffer！" << endl;
return 0;
}
dst = src.clone(); //将src原图像复制给dst
TickMeter myClock; //计时器
myClock.start();
int* pResults = NULL; //用来检测人脸
pResults = facedetect_cnn(pBuffer, (unsigned char*)(src.ptr(0)), src.cols, src.rows, src.step);
//利用facedetect_cnn函数来获取人脸，用于存储人脸检测结果的缓冲存储器！其大小必须为0x20000字节
//facedetect_cnn函数识别的图像必须为BGR三通道的图像，而非rgb图像
myClock.stop();
cout << myClock.getTimeSec() << "s" << endl; //输出检测人脸耗费时长
for (int i = 0; i < (pResults ? (*pResults) : 0); i++) {
//如果pResult为NULL,即pResult没有检测到人脸，就返回0，for循环结束
short* p = ((short*)(pResults + 1)) + (142 * i);
//p指针用来指向
int confidence = p[0];
int x = p[1];
int y = p[2];
int w = p[3];
int h = p[4];
//显示脸的分数。其范围为[0-100]
char sScore[256];
snprintf(sScore, 256, "%d", confidence);
/*从给定位置加载数据，转换为字符串等价版本，并将结果写入各种池。
1) 写结果到 stdout 。2) 写结果到文件流 stream 。3) 写结果到字符串 buffer 。
4) 写结果到字符串 buffer 。至多写 buf_size - 1 个字符。产生的字符串会以空字符终止，除非 buf_size 为零。
若buf_size为零,则不写入任何内容,且buffer可以是空指针,然而依旧计算返回值(会写入的字符数,不包含空终止符)并返回。
若调用 sprintf 或 snprintf 导致在重叠的对象间发生复制，则行为未定义。
（例如 sprintf(buf, "%s text", buf); ）*/
putText(dst, sScore, Point(x, y - 3), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0), 1);
//计算文本字符串的宽度和高度。
//把脸用矩形画出来
rectangle(dst, Rect(x, y, w, h), Scalar(0, 255, 0), 2);
//画五个不同颜色的面部标志
circle(dst, Point(p[5], p[5 + 1]), 1, Scalar(255, 0, 0), 2);
circle(dst, Point(p[5 + 2], p[5 + 3]), 1, Scalar(0, 0, 255), 2);
circle(dst, Point(p[5 + 4], p[5 + 5]), 1, Scalar(0, 255, 0), 2);
circle(dst, Point(p[5 + 6], p[5 + 7]), 1, Scalar(255, 0, 255), 2);
circle(dst, Point(p[5 + 8], p[5 + 9]), 1, Scalar(0, 255, 255), 2);
//circle()绘制简单或粗椭圆弧或填充椭圆扇区。
/*
Point类的实例可以与C结构、CvPoint和CvPoint2D32f互换。
还有一个cast操作符将点坐标转换为指定的类型。
从浮点坐标到整数坐标的转换是通过舍入完成的。
通常，转换对每个坐标都使用此操作。
*/
}
namedWindow("output_detect_image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output_detect_image", dst); //输出识别后的图像
waitKey(0);
return 0;
}
実行結果：
写真を変更して、このハンサムな男を見てみましょう：
総括する：
この記事では、libfacedetectionライブラリを使用したopencv画像の顔認識の使用について説明し、マークするポイントを描画します
参考資料
https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection#cnn-based-face-detection-on-windows
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