学习OpenCV——行人检测&人脸检测(总算运行出来了)

之前运行haar特征的adaboost算法人脸检测一直出错，加上今天的HOG&SVM行人检测程序，一直报错。

今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整，想一头囊死啊

做程序一定要心如止水！！！ 仔细查找！！！

1.人脸识别程序：

1. #include "cv.h"
2. #include "highgui.h"
3. #include <stdio.h>
4. #include <stdlib.h>
5. #include <string.h>
6. #include <assert.h>
7. #include <math.h>
8. #include <float.h>
9. #include <limits.h>
10. #include <time.h>
11. #include <ctype.h>
12. using namespace std;
13. static CvMemStorage* storage = 0;
14. static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;
15. void detect_and_draw( IplImage* image );
16. const char* cascade_name =
17. "G:/OpenCV2.3.1/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";
18. /* "haarcascade_profileface.xml";*/
19. int main()
20. {
21. CvCapture* capture = 0;
22. cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );
23. if( !cascade )
24. {
25. fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade/n" );
26. //fprintf( stderr,
27. //"Usage: facedetect --cascade=/"<cascade_path>"/[filename|camera_index]/n" );
28. return -1;
29. }
30. storage = cvCreateMemStorage(0);
31. cvNamedWindow( "result", 1 );
32. const char* filename = "H:/test/face05.jpg";
33. IplImage* image = cvLoadImage(filename );
34. if( image )
35. {
36. detect_and_draw( image );
37. cvWaitKey(0);
38. cvReleaseImage( &image );
39. }
40. cvDestroyWindow("result");
41. cvWaitKey(0);
42. return 0;
43. }
44. void detect_and_draw( IplImage* img )
45. {
46. static CvScalar colors[] =
47. {
48. {{0,0,255}},
49. {{0,128,255}},
50. {{0,255,255}},
51. {{0,255,0}},
52. {{255,128,0}},
53. {{255,255,0}},
54. {{255,0,0}},
55. {{255,0,255}}
56. };
57. double scale = 1.3;
58. IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 );
59. IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale),
60. cvRound (img->height/scale)),
61. 8, 1 );
62. int i;
63. cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );
64. cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );
65. cvEqualizeHist( small_img, small_img );
66. cvClearMemStorage( storage );
67. if( cascade )
68. {
69. double t = (double)cvGetTickCount();
70. CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,
71. 1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,
72. cvSize(30, 30) );
73. t = (double)cvGetTickCount() - t;
74. printf( "detection time = %gms/n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );
75. for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )
76. {
77. CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );
78. CvPoint center;
79. int radius;
80. center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);
81. center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);
82. radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);
83. cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 );
84. }
85. }
86. cvShowImage( "result", img );
87. cvReleaseImage( &gray );
88. cvReleaseImage( &small_img );
89. }

2.行人检测程序

1. #include <cv.h>
2. #include <highgui.h>
3. #include <string>
4. #include <iostream>
5. #include <algorithm>
6. #include <iterator>
7. #include <stdio.h>
8. #include <string.h>
9. #include <ctype.h>
10. using namespace cv;
11. using namespace std;
12. void help()
13. {
14. printf(
15. "\nDemonstrate the use of the HoG descriptor using\n"
16. "  HOGDescriptor::hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());\n"
17. "Usage:\n"
18. "./peopledetect (<image_filename> | <image_list>.txt)\n\n");
19. }
20. int main(int argc, char** argv)
21. {
22. Mat img;
23. FILE* f = 0;
24. char _filename[1024];
25. if( argc == 1 )
26. {
27. printf("Usage: peopledetect (<image_filename> | <image_list>.txt)\n");
28. return 0;
29. }
30. img = imread(argv[1]);
31. if( img.data )
32. {
33. strcpy(_filename, argv[1]);
34. }
35. else
36. {
37. f = fopen(argv[1], "rt");
38. if(!f)
39. {
40. fprintf( stderr, "ERROR: the specified file could not be loaded\n");
41. return -1;
42. }
43. }
44. HOGDescriptor hog;
45. hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());//得到检测器
46. namedWindow("people detector", 1);
47. for(;;)
48. {
49. char* filename = _filename;
50. if(f)
51. {
52. if(!fgets(filename, (int)sizeof(_filename)-2, f))
53. break;
54. //while(*filename && isspace(*filename))
55. //  ++filename;
56. if(filename[0] == '#')
57. continue;
58. int l = strlen(filename);
59. while(l > 0 && isspace(filename[l-1]))
60. --l;
61. filename[l] = '\0';
62. img = imread(filename);
63. }
64. printf("%s:\n", filename);
65. if(!img.data)
66. continue;
67. fflush(stdout);
68. vector<Rect> found, found_filtered;
69. double t = (double)getTickCount();
70. // run the detector with default parameters. to get a higher hit-rate
71. // (and more false alarms, respectively), decrease the hitThreshold and
72. // groupThreshold (set groupThreshold to 0 to turn off the grouping completely).
73. hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);
74. t = (double)getTickCount() - t;
75. printf("tdetection time = %gms\n", t*1000./cv::getTickFrequency());
76. size_t i, j;
77. for( i = 0; i < found.size(); i++ )
78. {
79. Rect r = found[i];
80. for( j = 0; j < found.size(); j++ )
81. if( j != i && (r & found[j]) == r)
82. break;
83. if( j == found.size() )
84. found_filtered.push_back(r);
85. }
86. for( i = 0; i < found_filtered.size(); i++ )
87. {
88. Rect r = found_filtered[i];
89. // the HOG detector returns slightly larger rectangles than the real objects.
90. // so we slightly shrink the rectangles to get a nicer output.
91. r.x += cvRound(r.width*0.1);
92. r.width = cvRound(r.width*0.8);
93. r.y += cvRound(r.height*0.07);
94. r.height = cvRound(r.height*0.8);
95. rectangle(img, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(0,255,0), 3);
96. }
97. imshow("people detector", img);
98. int c = waitKey(0) & 255;
99. if( c == 'q' || c == 'Q' || !f)
100. break;
101. }
102. if(f)
103. fclose(f);
104. return 0;
105. }

注意：可能会出现tbb_debug.dll的问题，在G:\OpenCV2.3.1\build\common\tbb\ia32\vc10中找到tbb.dll改名为tbb_debug.dll 加到程序绝对目录下即可

还有其他的解决方式：http://blog.csdn.net/scut1135/article/details/7329398

from: http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7453987