-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
FaceDetectors.h
104 lines (87 loc) · 3.41 KB
/
FaceDetectors.h
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
#ifndef FACEDETECTORS_H
#define FACEDETECTORS_H
#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/objdetect.hpp>
// Face Bounding Box Detector
namespace FaceBBDetector{
/*
Модель на основе каскадов Хаара для детекции лица на изображении
*/
class HaarCascaadDetector
{
private:
// Путь к каскадам Хаара
cv::String m_face_cascade_path = "haarcascade_frontalface_default.xml";
cv::CascadeClassifier m_faceDetector;
public:
HaarCascaadDetector()
{
m_faceDetector.load(m_face_cascade_path);
}
~HaarCascaadDetector(){};
/*
Функция предсказания координат bounding boxes лица
*/
std::vector<cv::Rect2i> predict(cv::Mat& image){
// Переменная для хранения изображения в оттенки серого
cv::Mat gray;
// Массив с координатами bounding boxes
std::vector<cv::Rect2i> boxes;
// Перевод изображения в градации серого
// так как faceDetector требует изображение в градациях серого.
cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// Определение координат
m_faceDetector.detectMultiScale(gray, boxes);
return boxes;
}
};
/*
Модель на основе сети YuNet для детекции лица на изображении
Ссылка на модель: https://github.com/opencv/opencv_zoo/tree/main/models/face_detection_yunet
*/
class YuNetDetector
{
private:
// Путь к параметрам модели
cv::String m_fd_modelPath = "face_detection_yunet_2023mar.onnx";
// Filter out faces of score < m_scoreThreshold
float m_scoreThreshold = 0.9;
// Параметр отсеивающий bounding boxes с IoU < m_nmsThreshold
float m_nmsThreshold = 0.3;
int m_topK = 5000;
// Параметр определяющий степень увеличения изображения
float m_scale = 1.0;
cv::Ptr<cv::FaceDetectorYN> m_detector;
public:
YuNetDetector()
{
m_detector = cv::FaceDetectorYN::create(m_fd_modelPath, "", cv::Size(320, 320),
m_scoreThreshold, m_nmsThreshold, m_topK);
};
~YuNetDetector(){};
std::vector<cv::Rect> predict(cv::Mat& image)
{
int imageWidth = int(image.cols * m_scale);
int imageHeight = int(image.rows * m_scale);
resize(image, image, cv::Size(imageWidth, imageHeight));
// Установка значений размера входного изображения
m_detector->setInputSize(image.size());
cv::Mat faces;
std::vector<cv::Rect2i> boxes;
m_detector->detect(image, faces);
if (faces.rows >= 1){
for (int i = 0; i < faces.rows; i++){
// Формирование массива с координатами bounding boxes
boxes.push_back(cv::Rect2i(int(faces.at<float>(i, 0)), int(faces.at<float>(i, 1)),
int(faces.at<float>(i, 2)), int(faces.at<float>(i, 3))));
}
}
return boxes;
}
};
}
#endif // FACEDETECTORS_H