图形图像处理

开发平台：
C/C++

facedetect.cpp：源码内容
							#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "mmsystem.h"//导入声音头文件
#pragma comment(lib,"winmm.lib")//导入声音头文件库
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>
#include <math.h>
#include <float.h>
#include <limits.h>
#include <time.h>
#include <ctype.h>
#include <iostream.h>
#ifdef _EiC
#define WIN32
#endif
static CvMemStorage* storage = 0;
static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;
void detect_and_draw( IplImage* image );
double AreaPercent( IplImage* areadst );
const char* cascade_name =
    "haarcascade_frontalface_alt.xml";
/*    "haarcascade_profileface.xml";*/
double countsum;/*全局变量*/
double average;/*全局变量*/
int firstcount;/*全局变量*/
int secondcount;/*全局变量*/
int numberdetect;/*全局变量*/
int main2(IplImage * img)
{
        IplImage* gray = cvCreateImage( cvGetSize(img), 8, 1 );
        CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
        cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );
        cvSmooth( gray, gray, CV_GAUSSIAN, 9, 9 ); // smooth it, otherwise a lot of false circles may be detected
        CvSeq* circles = cvHoughCircles( gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray->height/4, 150, 40 );
        int i;
        for( i = 0; i < circles->total; i++ )
        {
             float* p = (float*)cvGetSeqElem( circles, i );
             cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );
             cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), cvRound(p[2]), CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 );
         cout<<"圆心坐标x= "<<cvRound(p[0])<<endl<<"圆心坐标y= "<<cvRound(p[1])<<endl;
            cout<<"半径="<<cvRound(p[2])<<endl;
        }
      cout<<"圆数量="<<circles->total<<endl;
        cvNamedWindow( "circles", 1 );
        cvShowImage( "circles", img );
        return 0;
}
int main1( IplImage * Img ){
    int height ,width ,step ,channels ;
    int i,j,k,same ,max,min,thresh;
    uchar*data0,*data1 ;
    IplImage *nimg;
    nimg = cvCreateImage(cvGetSize(Img),8,1);
    height    = Img->height;
    width     = Img->width;
    step      = Img->widthStep/sizeof(uchar);
    channels = Img->nChannels;
    data0   = (uchar*)Img->imageData;
    data1 =    (uchar*)nimg->imageData;
    printf("Processing a %d X %d image with %d channelsn",width,height,channels);
    int OffSetX[37] = { -1, 0, 1,
    -2,-1, 0, 1, 2,
    -3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,
    -3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,
    -3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,
    -2,-1, 0, 1, 2,
    -1, 0, 1 };
    int OffSetY[37] = { -3,-3,-3,
    -2,-2,-2,-2,-2,
    -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
    2, 2, 2, 2, 2,
    3, 3, 3 };
    max = min = data0[0];
    for(i=0;i<height;i++)
        for(j=0;j<width;j++){
            if(data0[i*step+j]>max) max = data0[i*step+j];
            if(data0[i*step+j]<min)   min = data0[i*step+j];
        }
        thresh = (max - min )/10;//也可选取其他方法得到的阈值
        for(i=3;i<height-3;i++)
            for(j=3;j<width-3;j++){
                same =0;
                for(k=0;k<37;k++){
                    if(fabs( data0[(i+OffSetY[k])*step+(j+OffSetX[k])]-data0[i*step+j])<thresh)
                    same++;
                    if(same<20)//值可改
                        data1[i*step+j] = 255;
                    else
                        data1[i*step+j] = 0;
                }
            }
    //main2(cvCreateImage(cvSize(nimg->width, nimg->height), IPL_DEPTH_8U, 1));
    printf("aaan");
    cvNamedWindow( "Image", 1 ); //创建窗口
    cvShowImage( "Image", nimg ); //显示图像
    return 0;
}
int main( int argc, char** argv )
{
    CvCapture* capture = 0;
    IplImage *frame, *frame_copy = 0;
    int optlen = strlen("--cascade=");
    const char* input_name;
    if( argc > 1 && strncmp( argv[1], "--cascade=", optlen ) == 0 )
    {
        cascade_name = argv[1] + optlen;
        input_name = argc > 2 ? argv[2] : 0;
    }
    else
    {
        cascade_name = "data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml";
        input_name = argc > 1 ? argv[1] : 0;
    }
    cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );
    if( !cascade )
    {
        fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascaden" );
        fprintf( stderr,
        "Usage: facedetect --cascade="<cascade_path>" [filename|camera_index]n" );
        return -1;
    }
    storage = cvCreateMemStorage(0);
    if( !input_name || (isdigit(input_name[0]) && input_name[1] == '') )
        capture = cvCaptureFromCAM( !input_name ? 0 : input_name[0] - '0' );
    else
        capture = cvCaptureFromAVI( input_name );
    cvNamedWindow( "result", 1 );
	cvNamedWindow( "dst", 1 );
	if( capture )
    {
		extern int firstcount;
		extern int secondcount;
		extern int numberdetect;
		extern double countsum;
		extern double average;
		/*for(firstcount=0;firstcount<100;)  //取前100关键帧作为样本
        {
            if( !cvGrabFrame( capture ))
                break;
            frame = cvQueryFrame( capture );
            if( !frame )
                break;
            if( !frame_copy )
                frame_copy = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height),
                                            IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );
            if( frame->origin == IPL_ORIGIN_TL )
                cvCopy( frame, frame_copy, 0 );
            else
                cvFlip( frame, frame_copy, 0 );
            detect_and_draw( frame_copy );
            if( cvWaitKey( 10 ) >= 0 )
                break;
        }*/
        average= countsum*0.6/100;  //取样本平均值，与比例系数相乘作为后续参照值
		printf("naverage=%fn",average);
        int i = 2;
        IplImage* pFrame = NULL;
		while(pFrame = cvQueryFrame( capture )){
		    //pFrame = cvLoadImage("test.jpg", 1);
		    cvShowImage( "result", pFrame );
		    if( cvWaitKey( 10 ) >= 0 )
                break;
		    //IplImage * img = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
            if(i % 50 == 1){
                printf("%dn", i);
                i = 2;
                detect_and_draw( pFrame );
            }
            i++;
        }
        cvReleaseImage( &frame_copy );
        cvReleaseCapture( &capture );
    }else{
        printf("请指定输入视频流！");
    }
    cvDestroyWindow("result");
	cvDestroyWindow("dst");
    return 0;
}
void detect_and_draw( IplImage* img )
{
    static CvScalar colors[] =
    {
        {{0,0,255}},
        {{0,128,255}},
        {{0,255,255}},
        {{0,255,0}},
        {{255,128,0}},
        {{255,255,0}},
        {{255,0,0}},
        {{255,0,255}}
    };
    double scale = 1.3;
    IplImage* dsb = cvCloneImage( img );
	IplImage* dst = cvCloneImage( img );
    IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 );
    IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale),
                         cvRound (img->height/scale)),
                     8, 1 );
    int i;
    cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );
    cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );
    cvEqualizeHist( small_img, small_img );
    cvClearMemStorage( storage );
    if( cascade )
    {
		double length;
		extern int firstcount;
		extern int secondcount;
		extern double countsum;
		extern double average;
        double t = (double)cvGetTickCount();
        CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,
                                            1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,
                                            cvSize(30, 30) );
        t = (double)cvGetTickCount() - t;
        printf( "detection time = %gmsn", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );
        for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ ){
            CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );
			CvPoint left,right;
			left.x = cvRound((r->x + r->width/6)*scale);
            left.y = cvRound((r->y + r->height/4)*scale);
			right.x = cvRound((r->x + r->width*5/6)*scale);
            right.y = cvRound((r->y + r->height/2)*scale);
            cvRectangle( img, left, right, colors[i%8], 3, 8, 0 );
     		cvSetImageROI( dsb, cvRect( left.x, left.y, right.x-left.x, right.y-left.y ));
			dst = cvCreateImage( cvSize( right.x-left.x, right.y-left.y ), 8, 1 );
			cvCvtColor( dsb, dst, CV_BGR2GRAY);
			cvThreshold( dst, dst, 50, 255, CV_THRESH_BINARY);
			cvAdaptiveThreshold( dst, dst, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 21, 5 );
			length = AreaPercent(dst);
			main1(dst);
			printf("Area Percent=%fn",length);
			if(firstcount < 100)
			{
				firstcount++;
				printf("first count number=%dn",firstcount);
				countsum+=length;
			}
			else
            {
				secondcount++;
                printf("second count number=%dn",secondcount);
                if(length < average)
					numberdetect++;
			}
        }
    }
    cvShowImage( "dst", dst );
    cvShowImage( "result", img );
    cvReleaseImage( &dsb );
	cvReleaseImage( &dst );
	cvReleaseImage( &gray );
    cvReleaseImage( &small_img );
}
double AreaPercent(IplImage* areadst )//计算图像面积，黑色像素的百分比
{
	double areapercent,area;
	area=(areadst->width)*(areadst->height);
	areapercent=(double)(cvCountNonZero(areadst)/area);
	return 1-areapercent;
}

						