हम जानेंगे कि OpenCV में पहचाने गए चेहरों को कैसे क्रॉप किया जाए। पहचाने गए चेहरों को क्रॉप करने के लिए, हमें कई मैट्रिक्स की आवश्यकता होती है। छवि सरणी का उपयोग करने का सबसे उपयुक्त तरीका है। इस कार्यक्रम में निम्नलिखित दो पंक्तियों का उपयोग करते हुए, हमने दो छवि मैट्रिक्स घोषित किए हैं -
- मैट क्रॉप्ड_फेस[4];
- Mat faceROI[4];
पहला मैट्रिक्स क्रॉप की गई छवियों को संग्रहीत करना है, और दूसरा मैट्रिक्स रुचि के क्षेत्र को परिभाषित करना है। पता लगाने की प्रक्रिया में, सबसे पहले, प्रोग्राम चेहरों का पता लगाता है और उन्हें वैक्टर में संग्रहीत करता है। हमारे कार्यक्रम में, वेक्टर का नाम 'चेहरे' है वेक्टर में कई तत्व हो सकते हैं।
निम्नलिखित दो पंक्तियों का उपयोग करके, हम वैक्टर की पहचान करते हैं और छवि में उनकी स्थिति का पता लगाते हैं और अंत में 'faceROI[i]' मैट्रिक्स में चेहरे के क्षेत्र को क्रॉप करते हैं।
- faceROI[]=image_with_humanface(चेहरे[i]);
- cropped_faces[i]=faceROI[i];
पहली पंक्ति 'image_with_humanface' नाम की छवि पर चेहरे वाले वेक्टर का पता लगाती है और इसे क्रॉप करती है और इसे 'faceROI [i]' नाम के मैट्रिक्स में संग्रहीत करती है। दूसरी पंक्ति में, क्रॉप की गई छवियों को किसी अन्य मैट्रिक्स सरणी में पास किया जा रहा है। इस मैट्रिक्स सरणी का उपयोग क्रॉप की गई छवियों को दिखाने के लिए किया गया है।
निम्न प्रोग्राम पहचाने गए चेहरों को क्रॉप करता है और उन्हें अलग विंडो में 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//
Mat cropped_faces[3];//Declaring an array of matrix of 4 elements to show the cropped faces//
Mat faceROI[3];//Declaring an array of matrix of 4 elements to hold the cropped faces//
image_with_humanface = imread("friends3.jpg");//loading an image that contains human face in it//
namedWindow("Face1");//Declaring an window to show 1st cropped face//
namedWindow("Face2");//Declaring an window to show 2nd cropped face//
namedWindow("Face3");//Declaring an window to show 3rd cropped face//
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//
vector<Rect>boundary;//Declaring a rectangular vector named rectangle//
faceDetector.detectMultiScale(image_with_humanface, faces, 1.1, 4, CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(20, 20));//Detecting the faces in 'image_with_humanfaces' matrix//
for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++){ //Loop to draw rectangle around the faces//
faceROI[i] = image_with_humanface(faces[i]);
cropped_faces[i] = faceROI[i];
int x = faces[i].x;//Getting the initial row value of face rectangle's starting point//
int y = faces[i].y;//Getting the initial column value of face rectangle's starting point//
int h = y + faces[i].height;//Calculating the height of the rectangle//
int w = x + faces[i].width;//Calculating the width of the rectangle//
rectangle(image_with_humanface, Point(x, y), Point(w, h), Scalar(255, 0, 255), 2, 8, 0);//Drawing a rectangle using around the faces//
}
imshow("Face1", cropped_faces[0]);//Showing the 1st cropped face//
imshow("Face2", cropped_faces[1]);//Showing the 2nd cropped face//
imshow("Face3", cropped_faces[2]);//Showing the 3rd cropped face//
waitKey(0);//To wait for a keystroke to terminate the program
return 0;
} आउटपुट
