OpenCV détection de visage C++

Bonjour à tous
J'ai installer opencv 3.2 et j'ai eu l’accès au programme facedetect.cpp
Si quelqu'un pouvait m'expliquer un peu comment fonctionne ce programme se serait super !!
Merci

Code:

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#include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include <iostream>   using namespace std; using namespace cv;   static void help() { cout << "\nThis program demonstrates the cascade recognizer. Now you can use Haar or LBP features.\n" "This classifier can recognize many kinds of rigid objects, once the appropriate classifier is trained.\n" "It's most known use is for faces.\n" "Usage:\n" "./facedetect [--cascade=<cascade_path> this is the primary trained classifier such as frontal face]\n" " [--nested-cascade[=nested_cascade_path this an optional secondary classifier such as eyes]]\n" " [--scale=<image scale greater or equal to 1, try 1.3 for example>]\n" " [--try-flip]\n" " [filename|camera_index]\n\n" "see facedetect.cmd for one call:\n" "./facedetect --cascade=\"../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml\" --nested-cascade=\"../../data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml\" --scale=1.3\n\n" "During execution:\n\tHit any key to quit.\n" "\tUsing OpenCV version " << CV_VERSION << "\n" << endl; }   void detectAndDraw( Mat& img, CascadeClassifier& cascade, CascadeClassifier& nestedCascade, double scale, bool tryflip );   string cascadeName; string nestedCascadeName;   int main( int argc, const char** argv ) { VideoCapture capture; Mat frame, image; string inputName; bool tryflip; CascadeClassifier cascade, nestedCascade; double scale;   cv::CommandLineParser parser(argc, argv, "{help h||}" "{cascade|../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml|}" "{nested-cascade|../../data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|}" "{scale|1|}{try-flip||}{@filename||}" ); if (parser.has("help")) { help(); return 0; } cascadeName = parser.get<string>("cascade"); nestedCascadeName = parser.get<string>("nested-cascade"); scale = parser.get<double>("scale"); if (scale < 1) scale = 1; tryflip = parser.has("try-flip"); inputName = parser.get<string>("@filename"); if (!parser.check()) { parser.printErrors(); return 0; } if ( !nestedCascade.load( nestedCascadeName ) ) cerr << "WARNING: Could not load classifier cascade for nested objects" << endl; if( !cascade.load( cascadeName ) ) { cerr << "ERROR: Could not load classifier cascade" << endl; help(); return -1; } if( inputName.empty() || (isdigit(inputName[0]) && inputName.size() == 1) ) { int camera = inputName.empty() ? 0 : inputName[0] - '0'; if(!capture.open(camera)) cout << "Capture from camera #" << camera << " didn't work" << endl; } else if( inputName.size() ) { image = imread( inputName, 1 ); if( image.empty() ) { if(!capture.open( inputName )) cout << "Could not read " << inputName << endl; } } else { image = imread( "../data/lena.jpg", 1 ); if(image.empty()) cout << "Couldn't read ../data/lena.jpg" << endl; }   if( capture.isOpened() ) { cout << "Video capturing has been started ..." << endl;   for(;;) { capture >> frame; if( frame.empty() ) break;   Mat frame1 = frame.clone(); detectAndDraw( frame1, cascade, nestedCascade, scale, tryflip );   char c = (char)waitKey(10); if( c == 27 || c == 'q' || c == 'Q' ) break; } } else { cout << "Detecting face(s) in " << inputName << endl; if( !image.empty() ) { detectAndDraw( image, cascade, nestedCascade, scale, tryflip ); waitKey(0); } else if( !inputName.empty() ) { /* assume it is a text file containing the   list of the image filenames to be processed - one per line */ FILE* f = fopen( inputName.c_str(), "rt" ); if( f ) { char buf[1000+1]; while( fgets( buf, 1000, f ) ) { int len = (int)strlen(buf); while( len > 0 && isspace(buf[len-1]) ) len--; buf[len] = '\0'; cout << "file " << buf << endl; image = imread( buf, 1 ); if( !image.empty() ) { detectAndDraw( image, cascade, nestedCascade, scale, tryflip ); char c = (char)waitKey(0); if( c == 27 || c == 'q' || c == 'Q' ) break; } else { cerr << "Aw snap, couldn't read image " << buf << endl; } } fclose(f); } } }   return 0; }   void detectAndDraw( Mat& img, CascadeClassifier& cascade, CascadeClassifier& nestedCascade, double scale, bool tryflip ) { double t = 0; vector<Rect> faces, faces2; const static Scalar colors[] = { Scalar(255,0,0), Scalar(255,128,0), Scalar(255,255,0), Scalar(0,255,0), Scalar(0,128,255), Scalar(0,255,255), Scalar(0,0,255), Scalar(255,0,255) }; Mat gray, smallImg;   cvtColor( img, gray, COLOR_BGR2GRAY ); double fx = 1 / scale; resize( gray, smallImg, Size(), fx, fx, INTER_LINEAR ); equalizeHist( smallImg, smallImg );   t = (double)getTickCount(); cascade.detectMultiScale( smallImg, faces, 1.1, 2, 0 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); if( tryflip ) { flip(smallImg, smallImg, 1); cascade.detectMultiScale( smallImg, faces2, 1.1, 2, 0 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); for( vector<Rect>::const_iterator r = faces2.begin(); r != faces2.end(); ++r ) { faces.push_back(Rect(smallImg.cols - r->x - r->width, r->y, r->width, r->height)); } } t = (double)getTickCount() - t; printf( "detection time = %g ms\n", t*1000/getTickFrequency()); for ( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ ) { Rect r = faces[i]; Mat smallImgROI; vector<Rect> nestedObjects; Point center; Scalar color = colors[i%8]; int radius;   double aspect_ratio = (double)r.width/r.height; if( 0.75 < aspect_ratio && aspect_ratio < 1.3 ) { center.x = cvRound((r.x + r.width*0.5)*scale); center.y = cvRound((r.y + r.height*0.5)*scale); radius = cvRound((r.width + r.height)*0.25*scale); circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 ); } else rectangle( img, cvPoint(cvRound(r.x*scale), cvRound(r.y*scale)), cvPoint(cvRound((r.x + r.width-1)*scale), cvRound((r.y + r.height-1)*scale)), color, 3, 8, 0); if( nestedCascade.empty() ) continue; smallImgROI = smallImg( r ); nestedCascade.detectMultiScale( smallImgROI, nestedObjects, 1.1, 2, 0 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH //|CASCADE_DO_CANNY_PRUNING |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); for ( size_t j = 0; j < nestedObjects.size(); j++ ) { Rect nr = nestedObjects[j]; center.x = cvRound((r.x + nr.x + nr.width*0.5)*scale); center.y = cvRound((r.y + nr.y + nr.height*0.5)*scale); radius = cvRound((nr.width + nr.height)*0.25*scale); circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 ); } } imshow( "result", img ); }

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Salut, et bienvenue sur le forum.

Soyons clairs et précis, pour commencer, si tu le veux bien (c'est une qualité indispensable en développement de manière générale, en développement informatique en particulier): ce que tu nous montre n'est pas un programme, c'est un code (écrit en C++) destiné à être compilé afin d'obtenir un programme.

Une fois que cette distinction est faite, ben, tout est à peu près dit : la première chose à faire est... de compiler ce code de manière à pouvoir disposer du programme qu'il décrit ;)

Pour ce faire, il faut utiliser un compilateur (qui, en plus, soit prévu pour travailler sur du code C++); un outil qui va analyser le code et le traduire en une succession d'instructions qui pourront être comprises par "quelque chose d'aussi bête qu'un ordinateur". Il en existe un grand nombre, et tous ont leurs petites particularité, mais, en gros, si ton compilateur s'appelle CC, il faudra lancer une instruction en "ligne de commande" qui ressemblera à quelque chose comme

Code:

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~ CC facedetect.cpp #ajouter ici les options de compilation "qui vont bien"

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Je serais bien volontiers plus précis sur cette commande, mais il faudrait que je sache quel compilateur tu comptes utiliser pour pouvoir l'être.

Ceci dit, je sais que ce n'est pas ton code, mais je ne peux m'empêcher de te mettre en garde : cet exemple est très loin de refléter ce qu'il faudrait normalement faire:

1. les directives using namespace /* un nom d'espace de noms */; que l'on trouve à la ligne 7 et à la ligne 8 sont des directives qui ont été mises en place, au tout début de la normalisation du langage, pour permettre aux code qui avaient été écrit avant cette normalisation de continuer à compiler malgré les changements apportés par la normalisation. Elles ne devraient jamais être utilisées dans un code "suffisamment récent" que pour avoir été écrit après les premières normalisation (ce qui est, en théorie, le cas de ce code)
2. les lignes 31 et 32 déclarent ce que l'on appelle des variables globales, or, les variables C'EST MAL
3. la fonction main(), qui va de la ligne 34 à la ligne 155 contient beaucoup trop de lignes, ce qui est généralement le symptôme du fait que la fonction a trop de responsabilité. Idéalement, une fonction ne devrait pas contenir plus d'une vingtaine, voir (selon de vieilles normes) plus d'une cinquantaine de lignes, même si ces limites sont "flexibles" (et ne devraient jamais être prises de manière trop rigides)
4. la fonction main mélange allègrement du code C, du code C++, ce qui est généralement considéré comme "de bonnes habitudes" en C et ce qui est généralement considéré comme "de bonnes habitudes en C++" (note que les "bonnes habitudes du C" sont généralement très mauvaises en C++) ce qui est généralement très dangereux pour toute une série de raisons.
5. le simple fait que l'autre fonction du programme s'appelle "detectAndDraw" (détecter et tracer) me fait craindre qu'elle s'occupe de deux choses distinctes, à savoir : détecter les visage et les tracer. Il existe en effet un principe connu sous le nom de SRP (Single Responsability Principle ou, si tu préfères en francais : principe de la responsabilité unique) qui nous dit que chaque variable, chaque fonction, chaque structure de donnée ne devrait s'occuper que d'une seule et unique chose, pour que nous puissions nous assurer qu'elle s'en occupe correctement... Cette fonction ne respecte visiblement pas ce principe essentiel ;)
6. Il y a peut être d'autres erreurs, je n'ai pas lu le code avec assez d'attention pour m'en assurer

Complètement d'accord. Pourquoi ne pas leur soumettre un pull request ? Je l'ai moi-même déjà fait et ils sont très réceptifs.
https://github.com/opencv/opencv/blo...facedetect.cpp

Merci de votre aide
Cette fonction détecte le visage et les yeux et trace des cercles (un autour du visage et deux autres autour des yeux)
Le problèmes que je rencontre ici est que la caméra a un retard par rapport a ce qui est filmé (quand je bouge par exemple, la Cam détecte sa après 2 sec donc c'est pas vraiment du real time) du coup je ne sais pas est ce que c'est les performances de mon pc qui sont faibles ou bien autre chose.
Merci