जब हम चेहरे की स्थिति को ट्रैक करना चाहते हैं, तो चेहरे को अंडाकार के साथ संलग्न करना बेहतर होता है क्योंकि एक अंडाकार का केंद्र होता है। यह केंद्र पहचाने गए चेहरे का केंद्र बिंदु भी है। परिणामस्वरूप, पहचाने गए चेहरे की स्थिति को ट्रैक करना अधिक सटीक हो जाता है।
निम्न प्रोग्राम पहचाने गए चेहरे के केंद्र को ट्रैक करता है और कंसोल विंडो में स्थिति दिखाता है -
उदाहरण
#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
//This header includes definition of 'rectangle()' function//
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
//This header includes the definition of Cascade Classifier//
#include<string>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv){
Mat image_with_humanface;//Declaring a matrix to load image with human faces//
image_with_humanface = imread("person.jpg");//loading an image that contains human face in it//
namedWindow("Face Detection");//Declaring an window to show the result//
string trained_classifier_location = "C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";//Defining the location our XML Trained Classifier in a string//
CascadeClassifier faceDetector;//Declaring an object named 'face detector' of CascadeClassifier class//
faceDetector.load(trained_classifier_location);//loading the XML trained classifier in the object//
vector<Rect>faces;//Declaring a rectangular vector named faces//
faceDetector.detectMultiScale(image_with_humanface, faces, 1.1, 4, CASCADE_SCALE_IMAGE,Size(20,20));//Detecting the faces in 'image_with_humanfaces' matrix//
for (int i = 0; i < faces.size(); i++){ //Initiating for loop to detect the largest face//
Point center(faces[i].x + faces[i].width * 0.5, faces[i].y + faces[i].height * 0.5);//getting the center of the face//
ellipse(image_with_humanface, center, Size(faces[i].width * 0.5, faces[i].height * 0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);//draw an ellipse on the face//
int horizontal = (faces[i].x + faces[i].width * 0.5);//Getting the horizontal value of coordinate//
int vertical = (faces[i].y + faces[i].width * 0.5);//Getting the vertical value of coordinate//
}
cout << "Position of the face is at(x,y)=" << " ("<<CAP_PROP_XI_DECIMATION_HORIZONTAL<<","<<CAP_PROP_XI_DECIMATION_VERTICAL<<")"<< endl;//
imshow("Face Detection", image_with_humanface);//Showing the largest face face//
waitKey(0);//To wait for keystroke to terminate the program
return 0;
} आउटपुट
