利用OpenCV的人脸检测给头像带上圣诞帽

我们来看下效果

原图：

效果：

原理其实很简单：

采用一张圣诞帽的png图像作为素材，

利用png图像背景是透明的，贴在背景图片上就是戴帽子的效果了。

人脸检测的目的主要是为了确定贴帽子的位置，类似ps中自由变换的功能，检测到人脸中间的位置，resize圣诞帽子和人脸大小匹配，确定位置，贴上去，ok！

代码：非常简洁，根据参考博客给出的代码，由OpenCV自带的人脸检测代码经过简单修改即可。

// getheader.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <iostream>

#include <stdio.h>

using namespace std;

using namespace cv;

#pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib")

#pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib")

#pragma comment(lib,"opencv_objdetect2410d.lib")

#pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib")  

/** Function Headers */

void detectAndDisplay( Mat frame );

/** Global variables */

//-- Note, either copy these two files from opencv/data/haarscascades to your current folder, or change these locations

String face_cascade_name = "D:\\Program Files\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";

String eyes_cascade_name = "D:\\Program Files\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";

CascadeClassifier face_cascade;

CascadeClassifier eyes_cascade;

string window_name = "Capture - Face detection";

RNG rng(12345);

const int FRAME_WIDTH = 1280;

const int FRAME_HEIGHT = 240;

/**

* @function main

*/

int main( void )

{

	CvCapture* capture;

	//VideoCapture 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; };

			frame = imread("19.jpg");//背景图片

			//-- 3. Apply the classifier to the frame

			if( !frame.empty() )

			{ detectAndDisplay( frame ); }

			waitKey(0);

	return 0;

}

void mapToMat(const cv::Mat &srcAlpha, cv::Mat &dest, int x, int y)

{

	int nc = 3;

	int alpha = 0;

	for (int j = 0; j < srcAlpha.rows; j++)

	{

		for (int i = 0; i < srcAlpha.cols*3; i += 3)

		{

			alpha = srcAlpha.ptr<uchar>(j)[i / 3*4 + 3];

			//alpha = 255-alpha;

			if(alpha != 0) //4通道图像的alpha判断

			{

				for (int k = 0; k < 3; k++)

				{

					// if (src1.ptr<uchar>(j)[i / nc*nc + k] != 0)

					if( (j+y < dest.rows) && (j+y>=0) &&

						((i+x*3) / 3*3 + k < dest.cols*3) && ((i+x*3) / 3*3 + k >= 0) &&

						(i/nc*4 + k < srcAlpha.cols*4) && (i/nc*4 + k >=0) )

					{

						dest.ptr<uchar>(j+y)[(i+x*nc) / nc*nc + k] = srcAlpha.ptr<uchar>(j)[(i) / nc*4 + k];

					}

				}

			}

		}

	}

}

/**

* @function detectAndDisplay

*/

void detectAndDisplay( Mat frame )

{

	std::vector<Rect> faces;

	Mat frame_gray;

	Mat hatAlpha;

	hatAlpha = imread("2.png",-1);//圣诞帽的图片

	cvtColor( frame, frame_gray, COLOR_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/2, faces[i].y + faces[i].height/2 );

		// ellipse( frame, center, Size( faces[i].width/2, faces[i].height/2), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 2, 8, 0 );

		// line(frame,Point(faces[i].x,faces[i].y),center,Scalar(255,0,0),5);

		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 eye_center( faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width/2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height/2 );

			int radius = cvRound( (eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25 );

			// circle( frame, eye_center, radius, Scalar( 255, 0, 0 ), 3, 8, 0 );

		}

		// if(eyes.size())

		{

			resize(hatAlpha,hatAlpha,Size(faces[i].width, faces[i].height),0,0,INTER_LANCZOS4);

			// mapToMat(hatAlpha,frame,center.x+2.5*faces[i].width,center.y-1.3*faces[i].height);

			mapToMat(hatAlpha,frame,faces[i].x,faces[i].y-0.8*faces[i].height);

		}

	}

	//-- Show what you got

	imshow( window_name, frame );

	imwrite("merry christmas.jpg",frame);

}

下面是摄像头实时戴帽子，改下主函数就好了：

int main( void )

{

	CvCapture* capture;

	//VideoCapture 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; };

		//	frame = imread("19.jpg");//背景图片

			VideoCapture cap(0); //打开默认的摄像头号

			if(!cap.isOpened())  //检测是否打开成功

				return -1;

			Mat edges;

			//namedWindow("edges",1);

			for(;;)

			{

				Mat frame;

				cap >> frame; // 从摄像头中获取新的一帧

				detectAndDisplay( frame );

				//imshow("edges", frame);

				if(waitKey(30) >= 0) break;

			}

			//摄像头会在VideoCapture的析构函数中释放

			waitKey(0);

	return 0;

}

我的系统的是win10 64位的系统，之前摄像头出来都是黑的，发现需要用vs2010配置一下x64版本方可使用，查了半天还是自己之前写的博客靠谱：

就是按照win7 x64来配置，完美运行

http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/16325283

效果：

参考文献：

http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/50388999

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.html

我调试好的工程：

点击打开链接

巴特西

利用OpenCV的人脸检测给头像带上圣诞帽

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