我的opencv之旅：ios人脸识别

学习opencv有一年多了，这本来是我的毕业设计的一部分，但是因为不能突出专业重点，所以换了个课题。

opencv在vc、android、ios下都能用，其中vc和android下的教程和主题贴最多，ios最少了。

今天就来谈谈如何在ios下使用opencv，并做个人脸识别的Demo。

要使用opencv，可以自行编译库，也可以直接去官网下载编译好的库：http://opencv.org/downloads.html

把解压出来的文件夹直接拖进工程里就能用了，也可以在Build Phases 里面的link Binary With Librarises里面添加；

添加完把用到opencv的地方的.m文件改为.mm文件，因为opencv是c＋＋写的，要让xcode知道这里既用到OC也用到C++。

然后在viewController里添加头：

#import <opencv2/opencv.hpp>
#import <opencv2/imgproc/types_c.h>
#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
#import <opencv2/objdetect/objdetect_c.h>

好了直接上代码：

- (void) opencvFaceDetect  {
       UIImage * img = [UIImage imageNamed:@"honger1"];
    if(img) {
        cvSetErrMode(CV_ErrModeParent);
        IplImage *image = [self CreateIplImageFromUIImage:img];
 
        IplImage *grayImg = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, ); //先转为灰度图
        cvCvtColor(image, grayImg, CV_BGR2GRAY);
 
        //将输入图像缩小4倍以加快处理速度
        int scale = ;
        IplImage *small_image = cvCreateImage(cvSize(image->width/scale,image->height/scale), IPL_DEPTH_8U, );
        cvResize(grayImg, small_image);
 
        //加载分类器
        NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"haarcascade_frontalface_alt2" ofType:@"xml"];
        CvHaarClassifierCascade* cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad([path cStringUsingEncoding:NSASCIIStringEncoding], NULL, NULL, NULL);
        CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage();
        cvClearMemStorage(storage);
 
        //关键部分，使用cvHaarDetectObjects进行检测，得到一系列方框
        CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects(small_image, cascade, storage ,1.1, , CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(,), cvSize(, ));
 
        NSLog(@"faces:%d",faces->total);
        cvReleaseImage(&small_image);
        cvReleaseImage(&image);
        cvReleaseImage(&grayImg);
 
        //创建画布将人脸部分标记出
        CGImageRef imageRef = img.CGImage;
        CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();
        CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(NULL, img.size.width, img.size.height,, img.size.width * ,colorSpace, kCGImageAlphaPremultipliedLast|kCGBitmapByteOrderDefault);
 
        CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(, , img.size.width, img.size.height), imageRef);
 
        CGContextSetLineWidth(contextRef, );
        CGContextSetRGBStrokeColor(contextRef, 1.0, 0.0, 0.0, );
 
        //对人脸进行标记，如果isDoge为Yes则在人脸上贴图
        for(int i = ; i < faces->total; i++) {// Calc the rect of faces
            CvRect cvrect = *(CvRect*)cvGetSeqElem(faces, i);
            CGRect face_rect = CGContextConvertRectToDeviceSpace(contextRef, CGRectMake(cvrect.x*scale, cvrect.y*scale , cvrect.width*scale, cvrect.height*scale));
 
                CGContextStrokeRect(contextRef, face_rect);
        }
 
        self.opencvImageView.image = [UIImage imageWithCGImage:CGBitmapContextCreateImage(contextRef)];
        CGContextRelease(contextRef);
        CGColorSpaceRelease(colorSpace);
 
        cvReleaseMemStorage(&storage);
        cvReleaseHaarClassifierCascade(&cascade);
    }
}
-(IplImage *)CreateIplImageFromUIImage:(UIImage *)image
{
    CGImageRef imageRef = image.CGImage;
 
    CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();
    IplImage *iplimage = cvCreateImage(cvSize(image.size.width, image.size.height), IPL_DEPTH_8U, );
    CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(iplimage->imageData, iplimage->width, iplimage->height,
                                                    iplimage->depth, iplimage->widthStep,
                                                    colorSpace, kCGImageAlphaPremultipliedLast|kCGBitmapByteOrderDefault);
    CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(, , image.size.width, image.size.height), imageRef);
    CGContextRelease(contextRef);
    CGColorSpaceRelease(colorSpace);
 
    return iplimage;
}

这是检测图片honger1的人脸有多少个，并且把它框出来的Demo

效果如下图：

完整代码放在我的github上：https://github.com/panxiaochun/AFaceRecognizerOpenCVDemoForIOS