opencv的人脸识别和人眼识别

这个是基于opencv的人脸识别和人眼识别,但是我的电脑运行不了,好像是分类器的地址找不到,不太清楚opencv分类器地址,各位大虾帮帮忙

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

/** Function Headers */

void detectAndDisplay(Mat frame);

/** Global variables */

String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";

String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";

CascadeClassifier face_cascade;

CascadeClassifier eyes_cascade;

string window_name = "Capture - Face detection";

RNG rng(12345);

/** @function main /

int main(int argc, const char
* argv)

{

CvCapture* capture;

Mat frame;

//-- 1. Load the cascades  
if (!face_cascade.load(face_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };  
if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };  

//-- 2. Read the video stream  
capture = cvCaptureFromCAM(-1);  
if (capture)  
{  
    while (true)  
    {  
        frame = cvQueryFrame(capture);  

        //-- 3. Apply the classifier to the frame  
        if (!frame.empty())  
        {  
            detectAndDisplay(frame);  
        }  
        else  
        {  
            printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break;  
        }  

        int c = waitKey(10);  
        if ((char)c == 'c') { break; }  
    }  
}  
return 0;  

}

/** @function detectAndDisplay */

void detectAndDisplay(Mat frame)

{

std::vector faces;

Mat frame_gray;

cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY);  
equalizeHist(frame_gray, frame_gray);  

//-- Detect faces  
face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));  

for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)  
{  
    Point center(faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5);  
    ellipse(frame, center, Size(faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);  

    Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);  
    std::vector<Rect> eyes;  

    //-- In each face, detect eyes  
    eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));  

    for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)  
    {  
        Point center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width*0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height*0.5);  
        int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);  
        circle(frame, center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);  
    }  
}  
//-- Show what you got  
imshow(window_name, frame);  

}

2个回答

楼主的意思是找不到分类器文件"haarcascade_frontalface_alt.xml"么?
检查路径,比如我的是D:\opencv\data\haarcascades。

qq_36338126
anyesher 是这个东西,但是这个程序在电脑上运行不了,我的opencv文件里有这两个文件。 String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
3 年多之前 回复
qq_36338126
anyesher 不是,这个程序没有写地址,好像是直接找的
3 年多之前 回复

我看你的程序并没有指定分类器文件的路径,如果是直接找的话,应该把分类器文件放在工程目录下。另外,int main()即可,不需要括号内的参数。

qq_36338126
anyesher 应该是这样的,谢啦
3 年多之前 回复
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想学好JAVA必须要报两万的培训班吗? Java大神勿入 如果你: 零基础想学JAVA却不知道从何入手 看了一堆书和视频却还是连JAVA的环境都搭建不起来 囊中羞涩面对两万起的JAVA培训班不忍直视 在职没有每天大块的时间专门学习JAVA 那么恭喜你找到组织了,在这里有: 1. 一群志同道合立志学好JAVA的同学一起学习讨论JAVA 2. 灵活机动的学习时间完成特定学习任务+每日编程实战练习 3. 热心助人的助教和讲师及时帮你解决问题,不按时完成作业小心助教老师的家访哦 上一张图看看前辈的感悟: &nbsp; &nbsp; 大家一定迫不及待想知道什么是极简JAVA学习营了吧,下面就来给大家说道说道: 什么是极简JAVA学习营? 1. 针对Java小白或者初级Java学习者; 2. 利用9天时间,每天1个小时时间; 3.通过 每日作业 / 组队PK / 助教答疑 / 实战编程 / 项目答辩 / 社群讨论 / 趣味知识抢答等方式让学员爱上学习编程 , 最终实现能独立开发一个基于控制台的‘库存管理系统’ 的学习模式 极简JAVA学习营是怎么学习的? &nbsp; 如何报名? 只要购买了极简JAVA一:JAVA入门就算报名成功! &nbsp;本期为第四期极简JAVA学习营,我们来看看往期学员的学习状态: 作业看这里~ &nbsp; 助教的作业报告是不是很专业 不交作业打屁屁 助教答疑是不是很用心 &nbsp; 有奖抢答大家玩的很嗨啊 &nbsp; &nbsp; 项目答辩终于开始啦 &nbsp; 优秀者的获奖感言 &nbsp; 这是答辩项目的效果 &nbsp; &nbsp; 这么细致的服务,这么好的氛围,这样的学习效果,需要多少钱呢? 不要1999,不要199,不要99,只要9.9 是的你没听错,只要9.9以上所有就都属于你了 如果你: 1、&nbsp;想学JAVA没有基础 2、&nbsp;想学JAVA没有整块的时间 3、&nbsp;想学JAVA没有足够的预算 还等什么?赶紧报名吧,抓紧抢位,本期只招300人,错过只有等时间待定的下一期了 &nbsp; 报名请加小助手微信:eduxy-1 &nbsp; &nbsp;

Python可以这样学(第一季:Python内功修炼)

董付国系列教材《Python程序设计基础》、《Python程序设计(第2版)》、《Python可以这样学》配套视频,讲解Python 3.5.x和3.6.x语法、内置对象用法、选择与循环以及函数设计与使用、lambda表达式用法、字符串与正则表达式应用、面向对象编程、文本文件与二进制文件操作、目录操作与系统运维、异常处理结构。

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

机器学习实战系列套餐(必备基础+经典算法+案例实战)

机器学习实战系列套餐以实战为出发点,帮助同学们快速掌握机器学习领域必备经典算法原理并结合Python工具包进行实战应用。建议学习顺序:1.Python必备工具包:掌握实战工具 2.机器学习算法与实战应用:数学原理与应用方法都是必备技能 3.数据挖掘实战:通过真实数据集进行项目实战。按照下列课程顺序学习即可! 课程风格通俗易懂,用最接地气的方式带领大家轻松进军机器学习!提供所有课程代码,PPT与实战数据,有任何问题欢迎随时与我讨论。

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

程序员垃圾简历长什么样?

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

几率大的Redis面试题(含答案)

本文的面试题如下: Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些? 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景,Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制【~】 Redis 为什么是单线程的,优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Red...

MFC一站式终极全套课程包

该套餐共包含从C小白到C++到MFC的全部课程,整套学下来绝对成为一名C++大牛!!!

【数据结构与算法综合实验】欢乐连连看(C++ & MFC)案例

这是武汉理工大学计算机学院数据结构与算法综合实验课程的第三次项目:欢乐连连看(C++ & MFC)迭代开发代码。运行环境:VS2017。已经实现功能:开始游戏、消子、判断胜负、提示、重排、计时、帮助。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

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uboot-2015-07最新代码,喜欢的朋友请拿去

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