Làm thế nào để phát hiện mắt trong OpenCV bằng C ++?

Ở đây, chúng ta sẽ học cách phát hiện mắt trong OpenCV. Chúng tôi sẽ sử dụng trình phân loại haarcascade_eye.xml nằm trong 'C:/ opencv / sources / data / haarcascades' để phát hiện mắt. Để phát hiện mắt, chúng ta cần thêm các tiêu đề này.

Tiêu đề đầu tiên là , và nó là tiêu đề của ngôn ngữ lập trình C ++. Đọc hình ảnh viết và các chức năng giao diện người dùng được xác định trong tiêu đề 'highgui'. Chúng tôi cần thêm tiêu đề 'imgproc' để nâng cao chất lượng hình ảnh và chúng tôi cũng sử dụng tiêu đề 'objdetect' để phát hiện khuôn mặt và mắt.

Chương trình sau đây để trình bày cách phát hiện và theo dõi mắt trong OpenCV.

Ví dụ

#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
   Mat frame;//declaring a matrix to video frame in it//
   namedWindow("Detect");//Declaring a window to show our work//
   VideoCapture image(0);//capturing video from default camera//
   if (!image.isOpened()){ //Error message if video source is not found//
      cout << "Couldn't load video from the source.Make sure your camera is working properly." << endl;
      system("pause");
      return 0;
   }
   double height = image.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);//setting up height of each frame//
   double width = image.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);//setting up width of each frame//
   CascadeClassifier face_cascade, eyes_cascade;//declaring a CascadeClassifier object//
   face_cascade.load("C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");//loading the cascade classifier//
   eyes_cascade.load("C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml");
   while (true) {
      bool temp = image.read(frame);//loading video frames from source to our matrix named frame//
      vector<Rect>faces;//Declaring a vector named faces//
      face_cascade.detectMultiScale(frame, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(100, 100));//detecting the face
      for (int i = 0; i < faces.size(); i++){ //for locating the face
         Point center(faces[i].x + faces[i].width * 0.5, faces[i].y + faces[i].height * 0.5);//getting the center of the face//
         ellipse(frame, center, Size(faces[i].width * 0.5, faces[i].height * 0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);//draw an ellipse on the face//
         Mat faceROI = frame(faces[i]);//Taking area of the face as Region of Interest for eyes//
         vectoreyes;//declaring a vector named eyes//
         eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(5, 5));//detect eyes in every face//
         for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++){ //for locating eyes//
            Point center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width * 0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height * 0.5);//getting the centers of both eyes//
            int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25);//declaring radius of the eye enclosing circles//
            circle(frame, center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);//drawing circle around both eyes//
         }
      }
      imshow("Detect", frame);//showing result in window named 'Detect'//
      if (waitKey(30) == 27){ //wait time for each frame is 30 milliseconds//
         break;
      }
   }
   return 0;
}

Đầu ra