步驟：

1、利用Opencv自帶的分類器檢測人臉

預備知識：Haar特征分類器

Haar特征分類器就是一個XML文件，該文件中會描述人體各個部位的Haar特征值。包括人臉、眼睛、嘴唇等等。
Haar特征分類器存放地址：
（找自己的安裝目錄）
1、D:\opencv\opencv4.0\opencv4.0.0\sources\data\haarcascades
2、D:\opencv\opencv4.0\opencv4.0.0\build\etc\haarcascades
總覽一下：

haarcascade_eye.xml ;僅可以檢測睜開的眼睛 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml;僅在帶被檢測者戴眼鏡時方可檢測 haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml;個人感覺這個好用點 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_fullbody.xml haarcascade_lefteye_2splits.xml haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml haarcascade_lowerbody.xml haarcascade_profileface.xml haarcascade_righteye_2splits.xml haarcascade_russian_plate_number.xml haarcascade_smile.xml haarcascade_upperbody.xml

detectMultiScale函數詳解

void detectMultiScale(const Mat& image,CV_OUT vector<Rect>& objects,double scaleFactor = 1.1,int minNeighbors = 3, int flags = 0,Size minSize = Size(),Size maxSize = Size() );

函數介紹：
參數1：image–待檢測圖片，一般為灰度圖像加快檢測速度；
參數2：objects–被檢測物體的矩形框向量組；
參數3：scaleFactor–表示在前后兩次相繼的掃描中，搜索窗口的比例系數。默認為1.1即每次搜索窗口依次擴大10%;
參數4：minNeighbors–表示構成檢測目標的相鄰矩形的最小個數(默認為3個)。
如果組成檢測目標的小矩形的個數和小于 min_neighbors - 1 都會被排除。
如果min_neighbors 為 0, 則函數不做任何操作就返回所有的被檢候選矩形框，
這種設定值一般用在用戶自定義對檢測結果的組合程序上；
參數5：flags–要么使用默認值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果設置為
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函數將會使用Canny邊緣檢測來排除邊緣過多或過少的區域，
因此這些區域通常不會是人臉所在區域；
參數6、7：minSize和maxSize用來限制得到的目標區域的范圍。
代碼實現：

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include "windows.h" #include <stdio.h> #include "My_ImageProssing_base.h"using namespace cv; using namespace std;//訓練文件路徑 string xmlPath = "D:\\opencv\\opencv4.0\\opencv4.0.0\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt2.xml";int main(int argc, char** atgv) {Mat img = imread("D:\\opencv_picture_test\\beauty\\裴佳欣.png",0);//Mat img = imread("D:\\opencv_picture_test\\新垣結衣\\test2.jpg");imshow("input image", img);//【1】加載分類器CascadeClassifier detector;detector.load(xmlPath);if (!detector.load(xmlPath)) //加載訓練文件 {cout << "不能加載指定的xml文件" << endl;return -1;}//【2】檢測人臉，將信息存儲到矩形類faces中vector<Rect> faces;//OpenCV的Rect矩形類用法//如果創建一個Rect對象rect那么rect會有以下幾個功能：//rect.area(); //返回rect的面積 //rect.size(); //返回rect的尺寸//rect.tl(); //返回rect的左上頂點的坐標 //rect.br(); //返回rect的右下頂點的坐標//rect.width(); //返回rect的寬度 //rect.height(); //返回rect的高度 //rect.contains(Point(x, y)); //返回布爾變量，判斷rect是否包含Point(x, y)點detector.detectMultiScale(img,faces, 1.1, 3, 0);//分類器對象調用//【3】框出人臉for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) {rectangle(img, faces[t], Scalar(0, 0, 255), 2, 8);//faces[t]表示第t個的face的矩形類//2代表線條寬度8是線型，默認取8}namedWindow("Result", WINDOW_NORMAL); //定義窗口顯示屬性imshow("Result", img);waitKey(0);return 0; }

2、對人臉矩形框內進行一些處理（這里只對灰度圖進行處理）

1、打馬賽克（這里我們使用均值濾波）

//打馬賽克函數 void mosaic(Mat& srcImage, Mat& dstImage, int times) {blur(srcImage,dstImage, Size(times*2+1, times * 2 + 1)); }

2、換成其他圖片（使用resize，根據人臉區域進行大小改變）//變身喬碧蘿

void paste(Mat& srcImage, Mat& dstImage) {resize(srcImage,dstImage, dstImage.size()); }

3、美顏磨皮（雙邊濾波）

void clearFreckle(Mat& srcImage, Mat& dstImage, int times) {bilateralFilter(srcImage, dstImage,times, times*2, times/2); }

4、視頻處理
（模板）

VideoCapture capture(0); //VideoCapture capture("D:\\opencv_picture_test\\videos\\臉.avi"); while (1){Mat img;capture >> img; //讀取當前幀//imshow("原視頻", img); //顯示當前幀cvtColor(img,img, COLOR_BGR2GRAY); //轉化為灰度圖Mat dstImage = img.clone();//【2】檢測人臉，將信息存儲到矩形類faces中vector<Rect> faces;detector.detectMultiScale(img, faces, 1.1, 3, 0);//分類器對象調用//【3】修改區域信息.......//修改完畢imshow("處理后的視頻", dstImage); //顯示當前幀if(waitKey(10) >=0 ) break; //延時10ms}

完整的代碼（視頻+貼圖）：

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include "windows.h" #include <stdio.h> #include "My_ImageProssing_base.h"using namespace cv; using namespace std;//訓練文件路徑 string xmlPath = "D:\\opencv\\opencv4.0\\opencv4.0.0\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt2.xml"; //打馬賽克函數 void mosaic(Mat& srcImage, Mat& dstImage, int times) {blur(srcImage,dstImage, Size(times*2+1, times * 2 + 1)); } void clearFreckle(Mat& srcImage, Mat& dstImage, int times) {bilateralFilter(srcImage, dstImage,times, times*2, times/2); } void paste(Mat& srcImage, Mat& dstImage) {resize(srcImage,dstImage, dstImage.size()); } int main() {//Mat img = imread("D:\\opencv_picture_test\\beauty\\裴佳欣.png",0);Mat img2 = imread("D:\\opencv_picture_test\\趣圖景圖\\小豬.jpg",0);//imshow("input image", img);//【1】加載分類器CascadeClassifier detector;detector.load(xmlPath);if (!detector.load(xmlPath)) //加載訓練文件 {cout << "不能加載指定的xml文件" << endl;return -1;}//調用攝像頭VideoCapture capture(0); //類似于 int a=1;//VideoCapture capture("D:\\opencv_picture_test\\videos\\臉.avi"); //類似于 int a=1;while (1){Mat img;capture >> img; //讀取當前幀//imshow("原視頻", img); //顯示當前幀cvtColor(img,img, COLOR_BGR2GRAY); //轉化為灰度圖Mat dstImage = img.clone();//【2】檢測人臉，將信息存儲到矩形類faces中vector<Rect> faces;detector.detectMultiScale(img, faces, 1.1, 3, 0);//分類器對象調用//【3】修改區域信息for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++){int rows = faces[t].height;int cols = faces[t].width;int start_y = faces[t].y;int start_x = faces[t].x;Mat ROI(rows, cols, CV_8UC1, Scalar(0));Mat dstROI(rows, cols, CV_8UC1, Scalar(0));for (int j = 0;j < rows;j++) //行循環{for (int i = 0;i < cols;i++) //列循環{//-------【開始處理每個像素】---------------ROI.at<uchar>(j, i) = img.at<uchar>(j + start_y, i + start_x);//-------【處理結束】---------------}}//馬賽克化//mosaic(ROI,dstROI,10);//貼圖paste(img2,dstROI);//去雀斑(磨皮)//clearFreckle(ROI, dstROI, 10);for (int j = 0;j < rows;j++) //行循環{for (int i = 0;i < cols;i++) //列循環{//-------【開始處理每個像素】---------------dstImage.at<uchar>(j + start_y, i + start_x) = dstROI.at<uchar>(j, i);//-------【處理結束】---------------}}}imshow("處理后的視頻", dstImage); //顯示當前幀if(waitKey(10) >=0 ) break; //延時10ms}return 0; }

效果展示

1、馬賽克效果

2、磨皮效果（臉蛋更加白凈！！！）

3、變身喬碧蘿
視頻放不上來，就放gif動態圖了。

參考鏈接

haarcascade_eye.xml、eye_tree_eyeglasses.xml、haarcascade_lefteye_2splits.xml區別使用
OpenCV人臉識別–detectMultiScale函數

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Opencv实战【1】人脸检测并对ROI区域进行部分处理（变身乔碧萝！！！）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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