文章目錄
- 前言
- 一、窗體設計
- 二、代碼部分
- 三、結果
- 四、總結
前言
這是該系列文章的第二篇。本篇文章主要實作的功能是對人臉進行檢測及識别。人臉檢測部分用的算法是級聯分類器，人臉識别部分用的LBPH算法。識别精度可以媲美普通學校用的人臉識别系統，話不多說，上代碼
一、窗體設計
二、代碼部分
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
{
//在方法外面定義各個需要的變量和類，這樣所有的方法都可調用相應的變量
Capture _capture;
//執行個體化人臉檢測級聯分類器
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;
//執行個體化局部二值模式人臉識别器
FaceRecognizer face_recognize = new LBPHFaceRecognizer();
bool after_train = false;
bool catch_face = false;
ASCIIEncoding ascii = new ASCIIEncoding();
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
//定義攝像頭捕捉到圖檔時調用的方法
void frame(object sender,EventArgs e)
{
Mat scr = _capture.QueryFrame();
//裁剪圖檔，提高電腦運作速度
CvInvoke.Resize(scr, scr, new Size(320, 240));
//檢測人臉
Rectangle[] recs = face_detect.DetectMultiScale(scr);
foreach(Rectangle rec in recs)
{
CvInvoke.Rectangle(scr, rec, new MCvScalar(0, 0, 255));
//将人臉區域圖檔顯示在imagebox2中，整張圖檔顯示在imagebox1中
imageBox2.Image = new Mat(scr, rec);
imageBox1.Image = scr;
}
if(catch_face)
{
if(labeltextBox.Text!=null)
{
//這裡輸入的隻能是英文字元，若是中文，則會出現亂碼，筆者一開始以為是編碼問題，後面嘗試好幾種解碼方法，都沒能解決這個問題。
string labeltext = labeltextBox.Text;
face_image = new Image<Gray, byte>(new Bitmap(imageBox2.Image.Bitmap)).Resize(120, 120, Inter.Area).Mat;
//将圖檔以image_data-文本框中輸入的名字-系統時間.jpg格式儲存，友善後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("儲存成功");
catch_face = false;
}
}
if(after_train)
{
foreach(Rectangle rec in recs)
{
//局部變量text存放人臉名字
string text = "";
Mat scr_image = new Mat(scr, rec);
//将人臉圖檔縮減，并且轉為mat格式
scr_image = scr_image.ToImage<Gray, byte>().Resize(120, 120, Inter.Area).Mat;
//對人臉進行識别
FaceRecognizer.PredictionResult result = face_recognize.Predict(scr_image);
//name中存的是上面文本框存的各個人臉對應的名字，與label也是一一對應的
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)
{
}
//打開攝像頭
private void opencap_Click(object sender, EventArgs e)
{
_capture = new Capture(0);
Application.Idle += frame;
}
//儲存圖檔，并将catch_face重置為true
private void savebtn_Click(object sender, EventArgs e)
{
catch_face = true;
}
//開始訓練圖檔
private void trainbtn_Click(object sender, EventArgs e)
{
//将iamge_data中獲得所有檔案存在path中，後面對其進行切片處理，并且将取得的人臉名字存在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;
//傳回最後出現\\的索引
int a = path[i].LastIndexOf('\\');
//傳回最後出現_的索引
int b = path[i].LastIndexOf('_');
//從a+1處開始截取字元，截取b-a-1個，這就是人臉名字在的區域
name[i] = path[i].Substring(a+1, b - a - 1);
}
image_data.Push(data);
image_lable.Push(label);
//訓練圖檔
face_recognize.Train(image_data, image_lable);
face_recognize.Save("face\\data.txt");
MessageBox.Show("訓練成功");
after_train = true;
}
}
}
三、結果
四、總結
識别精度還是很不錯的，但目前值得改進的部分就是文本框中不能輸入中文，不然檔案名中會出現亂碼。筆者也已經換了好幾種編碼方式，依然沒有解決這個問題。
希望與各位熱愛cv的小夥伴們共同進步，有知道解決方法的讀者可在評論區留言。
注：轉載請備注出處，原創不易。