opencv3.1.0的配置以及简单的图片显示,人脸检测
opencv3.1.0的配置以及简单的图片显示,人脸检测
(小白在此感谢度娘和一些前辈们)
一、安装和配置
1、下载安装opencv3.1.0
可以在官网下载也可以找百度云下载~下载完后得到一个opencv-3.1.0.exe文件
双击文件放在任意某个目录下,一定要记得放在了哪里,配置环境变量会用到。
2、安装vs2013,之前学c++有安过,百度安装教程,一步步安装就会成功
3、配置环境变量
右键此电脑–属性–高级系统设置–环境变量–系统变量下新建–
浏览目录,找到刚刚安装opencv的地方,找到bin文件夹
4、打开vs2013
(1)新建一个项目
(2)新建一个.cpp文件
(3)选择平台
配置管理器,64位可选择x64的平台
(4)设置
右边项目text右键选择–属性–
找到include文件夹。
\build\include
\build\include\opencv
\build\include\opencv2三个目录
库目录同样添加添加E:\opencv\opencv\build\x64\vc12\lib这个路径。(要按照自己存放opencv的路径添加)
添加附属依赖项opencv_world310d.lib(直接键入,用debug版本的库)用release版本的库,添加
opencv_world310.lib
5、测试
利用一段代码测试,出现了很多问题
注意include opencv2xxxx 在包含目录下只添加\build\include路径,就会报错
然后要注意,图片的位置要保存在工程下,和.cpp并列,不然就要添加图片的绝对路径
还报错未添加pdb,百度之后
在调试–选项和设置–调试–符号–勾选
需要等待一段时间
来自 浅墨_毛星云 大佬的代码,小白用来测试,感谢
#include
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读入一张图片(游戏原画)
Mat img = imread(“1.jpg”);
// 创建一个名为 "游戏原画"窗口
namedWindow(“游戏原画”);
// 在窗口中显示游戏原画
imshow(“游戏原画”,img);
// 等待6000 ms后窗口自动关闭
waitKey(6000);
}
二、人脸检测
#include
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat image, image_gray; //定义两个Mat变量,用于存储每一帧的图像
VideoCapture capture(0); //从摄像头读入视频
while (1) //循环显示每一帧
{
capture >> image; //读取当前帧
cvtColor(image, image_gray, CV_BGR2GRAY);//转为灰度图
equalizeHist(image_gray, image_gray);//直方图均衡化,增加对比度方便处理
CascadeClassifier face_cascade; //载入分类器
if (!face_cascade.load("E:\\opencv\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"))
{
cout << "Load haarcascade_frontalface_alt failed!" << endl;
return 0;
}
//vector 是个类模板 需要提供明确的模板实参 vector<Rect>则是个确定的类 模板的实例化
vector<Rect> faceRect;
//检测关于脸部位置
face_cascade.detectMultiScale(image_gray, faceRect, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));//检测
for (size_t i = 0; i < faceRect.size(); i++)
{
rectangle(image, faceRect[i], Scalar(0, 0, 255)); //用矩形画出检测到的位置
}
imshow("人脸识别图", image); //显示当前帧
char c = waitKey(30); //延时30ms,即每秒播放33帧图像
if (c == 27) break;
}
return 0;
}
测试该代码的体会就是一定要输入完整分类训练器的路径,可以成功检测人脸
opencv功能强大~一定要努力学习,加油加油。