Qt5.7+Opencv2.4.9人脸识别(三)人脸处理

【注意】本博文的档次适合OpenCV初学者，和要做本科生毕业设计这类档次。

上一节是人脸采集，链接如下：

http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71158472

源码的下载地址和原理理论部分请走下面连接

http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71157980

本节讲解Opencv中的人脸处理，

功能如下：

当我们点击了功能里面的照片处理后，如下所示：

并且在Data目录下，可以看见生成了一个对应的文件夹，这个文件夹和peopel.txt里面的标识对应，如下图所示：

下面来看代码

void AddPeople::disposePic(){    file.CreateFile(QString::number( MaxNumAboutPeople,10));    QString sourceFilePath="addData\\";    QString targetFilePath="Data\\"+QString::number(MaxNumAboutPeople,10);    targetFilePath.append("\\");    QString sourceFile;    QString targetFile;    for(int i=0;i<10;i++)    {        sourceFile.append(sourceFilePath+QString::number(i+1,10));        sourceFile.append(".jpg");        targetFile.append(targetFilePath);        targetFile.append(QString::number(i,10));        targetFile.append(".jpg");        this->detectAndDisplay(sourceFile,targetFile);        sourceFile.clear();        targetFile.clear();    }}

这是创建文件夹的代码，是不是很简单呢？其实就是调用了file.h，我们现在进入file.h和file.cpp来看看

如果创建文件夹：

void MyFILE::CreateFile(QString fileName){    PicFile=new QDir;    QString path="Data\\"+fileName;    if(PicFile->exists(path))    {        QMessageBox about;        about.setText(tr("文件夹创建失败"));        about.exec();    }    else    {        if(PicFile->mkdir(path))        {            QMessageBox about;            about.setText(tr("文件夹创建成功"));            about.exec();        }    }}

而关于存储图像和处理在detectAndDisplay(sourceFile,targetFile);这个函数中。

现在来看此函数：

void AddPeople::detectAndDisplay(QString source, QString target){    std::string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";    cv::CascadeClassifier face_cascade;   //定义人脸分类器    cv::Mat frame = cv::imread(source.toStdString());    if(!frame.data)    {        qDebug()<<source;        QMessageBox::warning(this,tr("提示"),tr("frame读取失败"),QMessageBox::Ok);        return;    }    if (!face_cascade.load(face_cascade_name))    {        QMessageBox::warning(this,tr("错误"),tr("haarcascade_frontalface_alt.xml加载失败"),QMessageBox::Ok);        return;    }    std::vector<cv::Rect> faces;    cv::Mat img_gray;    cv::cvtColor(frame, img_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);    cv::equalizeHist(img_gray, img_gray);    face_cascade.detectMultiScale(img_gray, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, cv::Size(50, 50));    for (int j = 0; j < (int)faces.size(); j++)    {        cv::Mat faceROI = frame(faces[j]);        cv::Mat MyFace;        cv::Mat gray_MyFace;        if (faceROI.cols > 100)        {            cv::resize(faceROI, MyFace, cv::Size(92, 112));            cv::cvtColor(MyFace, gray_MyFace, CV_BGR2GRAY);            imwrite(target.toStdString(), gray_MyFace);        }    }}

这里的代码说白了就是调用haarcascade找人脸，分割人脸，然后进行灰度处理，和直方图均衡化，然后进行imwrite保存文件。

进行灰度处理，和直方图均衡化是为了训练模型时减少计算，减少冗余信息对识别的影响，提供识别准确度。

10张图片处理完毕了，下面我们生成csv文件。

csv也就是逗号分割的文件，也就是说，我们有10张图，如果10个人就100张图，为了操作方便，为何不用一个文件把这些图的路径和人脸的标号放在一起，让Opencv直接读取，这样才方便。

当点击生成csv后如下图所示：

这个at.txt文件是预先创建好的。

其实功能就是把相对路径换成绝对路径，方便Opencv进行读取。这里有个坑要注意，Opencv中读取csv文件只能是ASCII编码，如果不是ASCII将读取不了，如下图所示：

现在来看代码，如何完成这样的工作：

void AddPeople::AddCSV(){    file.MakecsvFile();}

在Addpeople中AddCSV调用了file.MakecsvFile，现在进去看他具体的代码：

void MyFILE::MakecsvFile(){    QDir csvFile("./Data/at.txt");    QString csvPath=csvFile.absolutePath();    QString csvFilePath=csvPath;    csvPath.chop(6);    QString path=csvPath+QString::number(MaxNumAboutPeople,10)+"/";    for(int i=0;i<10;i++)    {        QString filepath=path;        filepath.append(QString::number(i,10));        filepath.append(".jpg;");        filepath.append(QString::number(MaxNumAboutPeople,10));        //this->AddPeople(csvFilePath,filepath);        QFile file(csvFilePath);        if(!file.open(QIODevice::WriteOnly|QIODevice::Append))        {            QMessageBox about;            about.setText(tr("添加人员时文件打开失败"));            about.exec();            return;        }        QTextStream in(&file);        //in.setCodec("UTF-8");        in<<filepath<<"\r\n";        file.close();    }}

是不是和上一节创建文件一样简单呢！

下一节将说明模型训练！
源码和理论部分在本博文开头有提供。