ミリ秒級opencvの顔特徴点の検出
1811 ワード
ここでは、有名な仕琪先生のオープンソースライブラリを使用して、先生のプロジェクトのダウンロードリンクに添付します.
https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
次に、環境の構成について説明します.詳細はリンクを参照してください.
http://blog.csdn.net/mono_1032290547/article/details/78912548
ミリ秒レベルでdlibよりも高速で非常に多くの効果図
https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
次に、環境の構成について説明します.詳細はリンクを参照してください.
http://blog.csdn.net/mono_1032290547/article/details/78912548
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
// 。 !
#define DETECT_BUFFER_SIZE 0x20000
int main()
{
int * pResults = NULL;
// pBuffer。
// , !
unsigned char * pBuffer = (unsigned char *)malloc(DETECT_BUFFER_SIZE);
if (!pBuffer)
{
fprintf(stderr, "Can not alloc buffer.
");
return -1;
}
Mat src = imread("keliamoniz1.jpg");
Mat gray;
cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
int doLandmark = 1;// do landmark detection
pResults = facedetect_multiview_reinforce(pBuffer, (unsigned char*)(gray.ptr(0)), gray.cols, gray.rows, (int)gray.step,
1.2f, 2, 48, 0, doLandmark);
//
for (int i = 0; i < (pResults ? *pResults : 0); i++)
{
short * p = ((short*)(pResults + 1)) + 142 * i;
rectangle(src, Rect(p[0], p[1], p[2], p[3]), Scalar(0, 255, 0), 2);
if (doLandmark)
{
for (int j = 0; j < 68; j++)
circle(src, Point((int)p[6 + 2 * j], (int)p[6 + 2 * j + 1]), 1, Scalar(0, 0, 255),2);
}
}
imshow("Show", src);
waitKey(0);
}
ミリ秒レベルでdlibよりも高速で非常に多くの効果図