Windows下使用QT+OpenCV完成人脸检测(获取摄像头的数据进行检测)-白红宇

Windows下使用QT+OpenCV完成人脸检测(获取摄像头的数据进行检测)

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发布时间：2019-03-01

本文共 2659 字，大约阅读时间需要 8 分钟。

以下是优化后的文章内容：

OpenCV与QT开发环境搭建及人脸检测应用

在本文中，我将详细介绍如何在QT环境下使用OpenCV进行人脸检测开发，并分享相关的开发经验和注意事项。

一、环境介绍

目前使用的开发环境如下：

操作系统：Windows 10 X64

OpenCV版本：2.4.13.6

QT版本：5.12

二、OpenCV库的下载与配置

OpenCV库的下载

OpenCV的最新版本为4.2.0，但由于我在项目中使用的是2.4.13.6版本，这是因为在Windows环境下，3.X版本的OpenCV库只提供X64版本的动态库，而2.X版本则支持X86和X64库的下载。为了兼容现有环境，我选择了2.4.13.6版本进行开发。

库的安装

下载完成后，解压到指定目录，例如桌面上创建一个名为OpenCV2.4的文件夹，并将解压后的文件放在其中。

环境变量的配置

在系统环境变量中添加OpenCV库的路径。具体步骤如下：

右键点击“开始”按钮，选择“系统” > “环境变量”。

在“系统变量”部分，找到“路径”（Path），然后按下“新建”按钮。

在对话框中输入OpenCV库的安装目录，例如C:\OpenCV2.4\bin，然后点击“确定”。

另外，在“用户变量”部分，找到“PATH”，并将OpenCV的安装目录添加到其中。

三、项目开发与实现

项目创建与配置

创建一个新的QT项目，选择“空项目”选项，填写项目名称，点击“确定”创建项目。在项目的*.pro文件中，添加必要的库和头文件路径：

QT       += core gui
QT       += multimedia
QT       += network
QT       += widgets
QT       += xml
CONFIG += c++11
DEFINES += QT_DEPRECATED_WARNINGS

依赖项的添加

在项目中添加OpenCV库的头文件和动态库。根据安装目录C:\OpenCV2.4\include和C:\OpenCV2.4\lib，在*.pro文件中添加：

INCLUDEPATH += C:\OpenCV2.4\include
LIBS += C:\OpenCV2.4\lib\*

UI界面设计

使用QT的设计工具创建界面，添加必要的控件，如摄像头选择、实时显示区域、日志显示区域等。

人脸检测功能实现

在widget.cpp中，使用OpenCV的cvHaarDetectObjects函数进行人脸检测。以下是核心代码片段：

void Widget::opencv_face(QImage qImage) {
    static CvMemStorage* storage = 0;
    static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;
    const char* cascade_name = "C:/OpenCV2.4/opencv/sources/data/haarcascades_GPU/haarcascade_frontalface_alt2.xml";
    cascade = cvLoad(cascade_name);
    if (!cascade) {
        Log_Display_0("分类器加载错误.\n");
        return;
    }
    IplImage* img = QImageToIplImage(&qImage);
    if (!img) {
        Log_Display_0("图片加载错误.\n");
        return;
    }
    // 人脸检测并绘制框架
    CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem(objects, i);
    cvRectangle(img, cvPoint(r->x, r->y), cvPoint((r->x + r->width) * scale, (r->y + r->height) * scale), colors[i % 8]);
    // 绘制圆圈
    CvPoint center;
    center.x = cvRound((r->x + r->width / 2) * scale);
    center.y = cvRound((r->y + r->height / 2) * scale);
    radius = cvRound((r->width + r->height) * 0.25 * scale);
    cvCircle(img, center, radius, colors[i % 8], 3, 8, 0);
    show_face(img);
}