版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。
EmguCV是一个基于OpenCV的开源免费的跨平台计算机视觉库,它向C#和VB.NET开发者提供了OpenCV库的大部分功能。
教程VB.net版本请访问：EmguCV学习笔记 VB.Net 目录-CSDN博客
教程C#版本请访问：EmguCV学习笔记 C# 目录-CSDN博客
笔者的博客网址：https://blog.csdn.net/uruseibest
教程配套文件及相关说明以及如何获得pdf教程和代码，请移步：EmguCV学习笔记
学习VB.Net知识，请移步： vb.net 教程 目录_vb中如何用datagridview-CSDN博客
学习C#知识，请移步：C# 教程 目录_c#教程目录-CSDN博客
10.1 人脸检测 CascadeClassifier类
CascadeClassifier类是EmguCV中用于人脸检测的一个重要类。它是基于Haar特征的级联分类器（Cascade Classifier，是一种基于Haar特征的目标检测算法），它具有较高的检测准确率，常用于人脸检测、行人检测等场景。
CascadeClassifier类的基本原理可以分为以下几个步骤：
1. 特征提取。首先，需要对图像进行特征提取，将图像转换为一组特征向量。Haar特征是一种基于图像亮度变化的特征，可以用于检测人脸的边缘、线段和区域等特征。
2. 训练分类器。根据特征向量，可以训练一个级联分类器，将人脸和非人脸区域进行分类。级联分类器由多个弱分类器组成，每个弱分类器可以检测特定的Haar特征。
3. 应用分类器。将分类器应用于图像中的每个窗口，检测其中是否包含人脸。由于Haar特征的计算量较大，可以采用图像金字塔的方法对图像进行缩放，以便在不同尺度的图像中进行人脸检测。
在实现中，CascadeClassifier类提供了一系列的接口函数，可以用于加载训练好的分类器、设置检测参数、进行人脸检测等操作。在使用时，需要调用CascadeClassifier类中的DetectMultiScale函数，传入待检测的图像和检测参数，可以得到检测结果，即图像中所有人脸的位置和大小。需要注意的是，级联分类器虽然在人脸检测等场景中表现良好，但在一些复杂场景下可能会出现漏检或误检的情况。
CascadeClassifier常用方法：
1. CascadeClassifier构造函数
该方法用于创建CascadeClassifier对象，并加载指定的级联分类器文件。其语法为：
public CascadeClassifier(
string fileName
)
参数说明：
- fileName：要加载的级联分类器XML文件。常用的级联分类器XML文件有：
- haarcascade_frontalface_alt.xml：人脸检测器，使用的是Haar特征，能够检测正脸、侧脸、带眼镜等多种情况的人脸。
- haarcascade_eye.xml：眼睛检测器，能够检测人脸中的眼睛。
- haarcascade_fullbody.xml：行人检测器，能够检测整个行人的图像。
- haarcascade_upperbody.xml：上半身检测器，能够检测行人的上半身区域。
- haarcascade_car.xml：车辆检测器，能够检测汽车的前部和侧部。
2. DetectMultiScale方法
该方法用于对图像进行目标检测并返回检测结果。其声明如下：
public Rectangle[] DetectMultiScale(
IInputArray image,
double scaleFactor = 1.1,
int minNeighbors = 3,
Size minSize = default,
Size maxSize = default
)
参数说明：
- Image：待检测的图像。
- scaleFactor：缩放比例因子，缩放比例越小，检测时间越长，检测精度越高。
- minNeighbors：符合检测标记的个数，用于控制对象检测时候的误检率和漏检率，参数越大，检测结果越精确，但是漏检率也会增加。
- minSize：检测目标的最小尺寸，小于此尺寸的目标将被忽略。
- maxSize：检测目标的最大尺寸，大于此尺寸的目标将被忽略。
返回值：
返回一个矩形数组，表示图像中所有检测到的目标位置和大小。
下面将提供多个代码来说明级联分类器的使用。
【代码位置：frmChapter10】Button1_Click
//级联分类器检测人脸
private void Button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
//使用训练好的某个识别文件
CascadeClassifier face = new CascadeClassifier("C:\\learnEmgucv\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt2.xml");
Mat m = new Mat("C:\\learnEmgucv\\hy.jpg", ImreadModes.Color);
Rectangle[] rects;
//使用级联分类器进行检测
rects = face.DetectMultiScale(m);
//输出矩形框
for (int i = 0; i < rects.Length; i++)
CvInvoke.Rectangle(m, rects[i], new MCvScalar(0, 0, 255), 2);
ImageBox1.Image = m;
}
输出结果如下图所示：
图10-1 多个人脸检测
两个级联分类器联合使用来检测鼻子：
【代码位置：frmChapter10】Button2_Click
//两个级联分类器联合使用来检测鼻子
private void Button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
//级联分类器，训练好的人脸文件
CascadeClassifier face = new CascadeClassifier("C:\\learnEmgucv\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt2.xml");
//级联分类器，训练好的鼻子文件
CascadeClassifier nose = new CascadeClassifier("C:\\learnEmgucv\\haarcascade\\haarcascade_mcs_nose.xml");
Mat m = new Mat("C:\\learnEmgucv\\hy1.jpg", ImreadModes.Color);
Rectangle[] rectfaces = face.DetectMultiScale(m);
for (int i = 0; i < rectfaces.Length; i++)
{
CvInvoke.Rectangle(m, rectfaces[i], new MCvScalar(0, 0, 255), 2);
//获得已经取得的人脸区域图像，将在此区域内进行检测
Mat mFace = new Mat(m, rectfaces[i]);
Rectangle[] rectnoses = nose.DetectMultiScale(mFace);
//绘制出检测到的鼻子区域矩形框
for (int j = 0; j < rectnoses.Length; j++)
CvInvoke.Rectangle(mFace, rectnoses[j], new MCvScalar(0, 255, 0), 2);
}
ImageBox1.Image = m;
}
输出结果如下图所示：
图10-2 检测鼻子
检测并标识视频中的人脸：
【代码位置：frmChapter10】Button3_Click、vcCascade_ImageGrabbed、Button4_Click
VideoCapture vcCascade;
CascadeClassifier vcface;
//是否停止视频标记
Boolean stopVC;
//检测并标识视频中的人脸
//具体检测代码在vcCascade_ImageGrabbed中
private void Button3_Click(object sender, EventArgs e)
{
vcCascade = new VideoCapture(0);
if (vcCascade.IsOpened == false)
{
MessageBox.Show("打开文件失败");
return;
}
stopVC = false;
//添加ImageGrabbed事件
vcCascade.ImageGrabbed += vcCascade_ImageGrabbed;
vcCascade.Start();
vcface = new CascadeClassifier("C:\\learnEmgucv\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt2.xml");
}
//检测人脸
private void vcCascade_ImageGrabbed(object sender, EventArgs e)
{
if (stopVC == true)
{
//停止
vcCascade.Stop();
//释放资源
vcCascade.Dispose();
//取消事件
vcCascade.ImageGrabbed -= vcCascade_ImageGrabbed;
return;
}
Mat nextframe = new Mat();
vcCascade.Retrieve(nextframe);
//检测人脸
Rectangle[] rectfaces = vcface.DetectMultiScale(nextframe);
for (int i = 0; i < rectfaces.Length; i++)
//绘制人脸矩形框
CvInvoke.Rectangle(nextframe, rectfaces[i], new MCvScalar(0, 0, 255), 2);
ImageBox1.Image = nextframe;
System.Threading.Thread.Sleep(40);
}
//停止视频
private void Button4_Click(object sender, EventArgs e)
{
stopVC = true;
}
输出结果由于笔者比较丑而显示空白。