OpenCV+百度云人脸识别项目及源码
1、需要的硬件环境
- 虚拟机
- 带有摄像头的电脑
2、整体项目的框架
用Opencv识别人脸，上传百度云进行识别对比
3、虚拟机上需要装的库
- sudo apt-get install libopencv-dev，验证是否安装完成dpkg -s libopencv-dev
- Opencv官方文挡：https://opencv.org/
百度云SDK中需要的依赖库也装在虚拟机上：（百度云的SDK去官网下载即可，版本：aip-cpp-sdk-0.8.1） - sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev，验证安装是否成功dpkg -s libcurl4-openssl-dev
- sudo apt-get install openssl，验证安装是否成功dpkg -s openssl
- sudo apt-get install libjsoncpp-dev，验证是否安装成功 dpkg -s libjsoncpp-dev 版本>1.7.2
- sudo apt-get install libssl-dev，验证是否安装成功 dpkg -s libssl-dev
4、百度云中的环境搭建
- https://cloud.baidu.com/product/face/search 百度智能云 人脸识别（人脸搜索）
- 立即使用 https://login.bce.baidu.com/？account=&redirect=http%3A%2F%2Fconsole.bce.baidu.com%2Fai%2F#/ai/face/overview/index
- 注册一个账号 或者扫码登录 登陆成功 我同意
- 创建应用—名称自己起名字----接口选择(默认人脸)—应用归属(个人)–应用描述(随便写就行)
- 点击查看人脸库—新建组(名字自己起)–点击自己的名字–新建用户-用户id(名字-拼音)–添加图片(清晰的)
- 上传完之后确认—添加其他的人脸一样操作—完成
5、开始敲代码
注：代码文件要放在百度云SDK文件下
#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "face.h"
using namespace std; //命名空间,目的是，用不同的库的话，担心相同的库函数发生冲入，用于区分
using namespace cv; //opencv命名空间
using namespace aip; // sdk 方法
int main()
{
VideoCapture cap(0); // //初始化摄像头
if(!cap.isOpened()) // 打开摄像头
{
cout << "Camera open failed" << endl;
return -1; // return 0; 0和1是差不多的，就是一个是正常退出和异常退出//打不开摄像头就推出程序
}
cout << "Camera open success" << endl;
CascadeClassifier Classifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml")//传递一个人脸思维 有需要可以传递眼睛 鼻子 耳朵等
/*** 前三句是建了三个容器 第四句是将自己的容器加进去 建立关系
std::string app_id = "24694935"; //你的 App ID
std::string api_key = "cwyOatQmgGGTCeXUd5x7Khv5"; //你的 Api key
std::string secret_key = "ROkT0Z7UE0PBSCMM3co2hyAMctrORNAe"; //你的 Secret Key
aip::Face client(app_id, api_key, secret_key);***/
aip::Face client("24694935", "cwyOatQmgGGTCeXUd5x7Khv5", "ROkT0Z7UE0PBSCMM3co2hyAMctrORNAe");//也可以这样写，用于与百度云建立连接
Mat paizhao; //存容器 将拍下来的彩色照片存起来
Mat cuntu; //存转换完的灰度的图像
vector<Rect> AllFace;//存放识别出的人脸
Mat MatFace; //存放识别框中截取出的人脸
vector<uchar> jpgFace;//存放JPG格式的截取出来的人脸图片
string Base64Face; // 存储 BASE64格式的照片
Json::Value result; // 百度返回的数据 存到了 result
time_t sec;//类似的定义了一个时间
for(;;)
{
cap >> paizhao; // 拍照片 存到彩色照片容器里
cvtColor(paizhao, cuntu, CV_BGR2GRAY); //真彩转换成灰度 ，增加识别率
equalizeHist(cuntu,cuntu); //均衡化处理 可以想象成虚化背景凸显人脸，增加识别率
Classifier.detectMultiScale(cuntu,AllFace); //将所有人脸用矩形框起来
if(AllFace.size()) //检测是否有脸
{
rectangle(cuntu,AllFace[0], Scalar(255,255,255));//在灰度照片上画一个矩形，画的就是AlLFace的第一张脸，框的颜色是后面的RGB的调出来的白色。
MatFace = cuntu(AllFace[0]); //将灰度图 截图存放到截图容器中
imencode(".jpg",MatFace,jpgFace);//转换成JPG格式，用于将图片上传到百度云，用于通过网络发送过去
Base64Face = base64_encode((char *)jpgFace.data(),jpgFace.size()); 将图片转换成Base64格式
result = client.search(Base64Face, "BASE64", "ha", aip::null);//将Base64格式的人脸发送过去
#if 1//一下这部分是将识别的人名和时间打印在图片流上
cout << result << endl;
#else
if( !result["result"].isNull() ) //判断有没有脸 没有人脸不打印
{
if(result["result"]["user_list"][0]["score"].asInt() > 80) //判断我的这张脸高不高于80分
{
cout << result["result"]["user_list"][0]["user_id"] << endl; //如果高于80分就只把名字打印出来到
sec = time(NULL); //这种时间是一串数字，这串数字的意义是距离1970一月一号零点零分零秒的秒数
cout << ctime(&sec) << endl;//将这串数字转换成人们熟悉的年月日的形式输出到LOG
putText(cuntu, result["result"]["user_list"][0]["user_id"].asString(), Point(0,50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1, Scalar(255,255,255));//将识别的人名发送到显示的图片上
putText(cuntu, ctime(&sec), Point(0,100), FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1, Scalar(255,255,255));//将识别的时间发送到显示的图片上
}
}
#endif
}
imshow("video",cuntu); //显示照片
waitKey(40); //等待 40毫秒 1000/24=41.666人眼识别的是一秒内看到连续的24张图片就认为是视频了
}
return 0;
}
6、一切就绪，准备编译
g++ main.cpp -o main -lopencv_highgui -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect -std=c++11 -lcurl -lcrypto -ljsoncpp
7、运行
./main >> log.txt
8、可能会遇到的一些问题及对应解决办法
- 摄像头打不开：cd /dev/ 查看有没有摄像头 没有的话进行以下操作
（1）虚拟机–设置—usb控制器—兼容性改成3.0或者3.1
（2） 虚拟机–可移动设备—Micro— 重新找/dev/下有没有video，或者右下角建一个小的摄像头 - OpenCV有训练好的思维逻辑，无需我们自己训练，
cd /usr/share/opencv/haarcascades/ 里面有训练好的东西，
haarcascade_frontalface_alt2.xml 这个是训练人脸的
