实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测二（视频篇）

2020 年 4 月 8 日
筆記

前言

前一篇《实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测一（图片篇）》我们已经实现了人脸检测的主要方法，这一篇我们来看看加载视频中实时检测效果，检测来说其实也都是一样的，主要就是把播放的视频每帧通过检测去进行处理，代码我会直接贴出来，这里主要是想说的核心点，Debug和Relese的运行效果差异之大

程序代码

程序代码我们还是上个项目的基础上，新建了一个main.cpp的文件，把原来的mainpic的main入口改了个名，这样程序启动时就会启动这个新的main.cpp的程序了。

main.cpp代码

#include<opencv2/opencv.hpp>  #include<iostream>  #include <direct.h>  #include "dnnfacedetect.h"    using namespace std;  using namespace cv;    dnnfacedetect fdetect;  void detectface(Mat frame);    int main(int argc, char* argv) {    //获取程序目录    char filepath[256];    _getcwd(filepath, sizeof(filepath));      cout << filepath << endl;    //定义模型文件    string ModelBinary = (string)filepath + "/opencv_face_detector_uint8.pb";    string ModelDesc = (string)filepath + "/opencv_face_detector.pbtxt";      //视频文件    string videodesc = (string)filepath + "/test.mp4";      cout << ModelBinary << endl;    cout << ModelDesc << endl;      int startfps = 0;    int detectfps = 3;      //初始化    fdetect = dnnfacedetect(ModelBinary, ModelDesc);    if (!fdetect.initdnnNet())    {      cout << "初始化DNN人脸检测失败！" << endl;      return -1;    }      //加载视频    Mat frame;    VideoCapture video;    video.open(videodesc);    if (!video.isOpened())    {      cout << "视频加载失败！" << endl;      return -1;    }        try    {      //读取图像每一帧      while (video.read(frame))      {        if (startfps % detectfps == 0) {          double t = (double)getTickCount();          //旋转90度          rotate(frame, frame, 0);          //缩放图片          resize(frame, frame, cv::Size(0, 0), 0.6, 0.6);          //人脸检测          detectface(frame);            imshow("src", frame);            t = ((double)getTickCount() - t) / getTickFrequency();          cout << "执行时间(秒): " << t << endl;        }        startfps++;        char c = waitKey(1);        if (c == 27)        {          break;        }      }      cout << "检测完成" << endl;    }    catch (const std::exception & ex)    {      cout << ex.what() << endl;    }      video.release();    waitKey(0);    return 0;  }    void detectface(Mat frame)  {    if (!frame.empty()) {      vector<Mat> dst = fdetect.detect(frame);      if (!dst.empty()) {        for (int i = 0; i < dst.size(); i++) {          string title = "detectface" + i;          imshow(title, dst[i]);        }      }    }  }

运行效果