Prendendo l'esempio dei tutorial (con poche modifiche marginali) si puo' ottenere il risultato sottostante (e' stato modificato un parametro rispetto a quelli di default)
per il corretto funzionamento del programma si deve copiare il file haarcascade_frontalface_alt.xml nella directory del programma
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#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
/** Function Headers */
void detectAndDisplay( Mat frame );
/** Global variables */
String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
string window_name = "Capture - Face detection";
RNG rng(12345);
/** @function main */
int main( int argc, const char** argv )
{
if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };
Mat img = imread("immagine.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
detectAndDisplay(img);
waitKey(0);
return 0;
}
void detectAndDisplay(Mat frame)
{
std::vector<Rect> faces;
Mat frame_gray;
cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
equalizeHist( frame_gray, frame_gray );
//-- Detect faces
face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(20, 20) );
for( int i = 0; i < faces.size(); i++ )
{
Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );
ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );
Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );
}
imshow( window_name, frame );
vector<int> compression_params;
compression_params.push_back(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY);
compression_params.push_back(98);
bool bSuccess = imwrite("elaborata2.jpg", frame, compression_params);
}
