emguCV 3.1 -人脸检测

Question

我不熟悉C#中的OpenCV/EmguCV。我尝试了一个教程(http://fewtutorials.bravesites.com/entries/emgu-cv-c/level-3---live-face-detection)，用摄像头捕捉视频很容易。现在我的问题是:本教程是为EmguCV 2.x编写的。我使用的是EmguCV 3.1 (我喜欢使用最新的)。因此，我使用类Mat而不是类Image<>。Image<>类没有使用过capture.QueryFrame();，但是当我谈到人脸检测时，教程告诉我应该使用CascadeClassifier和DetectHaarCascade类。CascadeClassifier被接受，但DetectHaarCascade未知。在我的5小时内！！搜索我刚刚发现，DetectHaarCascade已经过时了，但除了HaarCascade.Detect()之外，没有找到任何替代它的方法，这也是未知的。

我有以下几件事：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.Util;
using Emgu.CV.CvEnum;

所以，请帮助我: DetectHaarCascade的替代品是什么，我如何使用它？EmguCV 3.1有什么教程吗？

谢谢！！

Answer 1

henne959，我也是emgu c#的新手--但在opencv领域有一些经验。首先要意识到的是它在进化。名字会变。因此，请保持开放的心态。我最近尝试了一下人脸检测c# (3.0)，找到了你提到的教程。CascadeClassifier类就在那里。但是，我发现HAAR检测器(我想使用的)清单是该类的扩展: DetectMultiScale

在我研究这个主题时注意到的链接中-这两个是我最喜欢的(对不起-我没有更多链接的代表点) http://fewtutorials.bravesites.com/entries/emgu-cv-c/level-3c---how-to-improve-face-detection http://blogs.interknowlogy.com/2013/10/21/face-detection-for-net-using-emgucv/

这两行代码可能会帮助您将各个部分连接在一起

CascadeClassifier _cascadeClassifier = new CascadeClassifier(@"C:\OPENCV_3.0.0\opencv\build\etc\haarcascades\" + "haarcascade_frontalface_alt2.xml");

Rectangle RectFaces = _cascadeClassifier.DetectMultiScale(tMat, 1.03, 1, new Size(tMat.Width/13, tMat.Height/13), new Size((int)((double)tMat.Width/1.05), (int)((double)tMat.Width / 1.05)));

希望这能有所帮助！

Answer 2

要将Mat转换为Image<>，请使用ToString()方法，并使用CascadeClassifier而不是HaarCascade。

Answer 3

看看example for face detection / DetectFace.cs：

重要的是：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;

和：

IInputArray image, 
String faceFileName, String eyeFileName,
List<Rectangle> faces
using( CascadeClassifier face = new CascadeClassifier( faceFileName ) )
{
    using( UMat ugray = new UMat() )
    {
        CvInvoke.CvtColor( image, ugray, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray );

        //normalizes brightness and increases contrast of the image
        CvInvoke.EqualizeHist( ugray, ugray );

        //Detect the faces  from the gray scale image and store the locations as rectangle                   
        Rectangle[] facesDetected = face.DetectMultiScale(
           ugray, 1.1, 10, new Size( 20, 20 ) );

        faces.AddRange( facesDetected );
    }
}