前言
由于本文与上一篇OpenCV检测篇（一）——猫脸检测具有知识上的连贯性，所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇，前面讲过的内容这里会省略掉。
笑脸检测
其实也没什么可省略的，因为跟在opencv中，无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等，套路都是一样的。正所谓：
自古深情留不住，总是套路得人心。
发挥主要作用的函数有且仅有一个：detectMultiScale()。前一篇猫脸检测中已经提到过这个函数，这里就不再详细赘述。
这里只说一下笑脸检测的流程，显然也都是套路：
1.加载人脸检测器进行人脸检测
2 加载笑脸检测器进行笑脸检测
检测的时候用的都是同一个函数，也即上述detectMultiScale()函数。这里需要注意的一点是：
- 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态，因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。
效果展示
更多
这么多内容作为一篇的话我觉得是不是略少？那就加点内容吧，我把上面的内容用C++又写了一遍，不同于上面的直接检测图片，C++版本是调用摄像头来检测自己的笑脸。
代码获取
分别是想要亲自尝试一下的朋友可以从我的github上获取代码。如果在这里复制链接不方便，可以回复“笑脸检测代码”获取下载链接。
C++版本：https://github.com/LiuXiaolong19920720/smile-detection-Cpp
Python版本：https://github.com/LiuXiaolong19920720/smile-detection-Python
Python代码
import cv2facePath = "lbpcascade_frontalface.xml"faceCascade = cv2.CascadeClassifier(facePath)smilePath = "haarcascade_smile.xml"smileCascade = cv2.CascadeClassifier(smilePath)img = cv2.imread("test.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor= 1.1, minNeighbors=8, minSize=(55, 55), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = img[y:y+h, x:x+w] smile = smileCascade.detectMultiScale( roi_gray, scaleFactor= 1.16, minNeighbors=35, minSize=(25, 25), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE ) for (x2, y2, w2, h2) in smile: cv2.rectangle(roi_color, (x2, y2), (x2+w2, y2+h2), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img,'Smile',(x,y-7), 3, 1.2, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)cv2.imshow('Smile?', img)c = cv2.waitKey(0)
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Ｃ＋＋代码
#include<opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std;using namespace cv;String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_default.xml";String smile_cascade_name = "haarcascade_smile.xml";CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier smile_cascade; String window_name = "Capture - Face detection";int main(){ VideoCapture capture; Mat frame; if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; }; if (!smile_cascade.load(smile_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading eyes cascade\n"); return -1; }; capture.open(0); if (!capture.isOpened()) { printf("--(!)Error opening video capture\n"); return -1; } while (capture.read(frame)) { if (frame.empty()) { printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break; } std::vector<Rect> faces; Mat frame_gray; cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(frame_gray, frame_gray); face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.05, 8, CASCADE_SCALE_IMAGE); for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { rectangle(frame, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0); Mat faceROI = frame_gray(faces[i]); std::vector<Rect> smile; smile_cascade.detectMultiScale(faceROI, smile, 1.1, 55, CASCADE_SCALE_IMAGE); for (size_t j = 0; j < smile.size(); j++) { Rect rect(faces[i].x + smile[j].x, faces[i].y + smile[j].y, smile[j].width, smile[j].height); rectangle(frame, rect, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); } } namedWindow(window_name, 2); imshow(window_name, frame); waitKey(100); } int c = waitKey(0); if ((char)c == 27) { return 0; } return 0;}
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