opencv使用级联分类器实现图像识别功能的教程【Qt】

#include <openCV2/core.hpp>    // OpenCV的核心功能，包括矩阵等基本数据结构

#include <openCV2/imgcodecs.hpp> // 图像编解码相关的功能

#include <openCV2/highgui.hpp>  // 图形用户界面（GUI）相关的功能

#include <openCV2\opencv.hpp>

#include <iostream>

#include <vector>

#include <qthread.h>

#include <QtWidgets/QApplication>

using namespace cv;

using namespace std;

// 绘制矩形框在图像上

void DrawRect(Mat& src, vector<Rect>& object) {

if (object.empty()) {

return;

}

for (int i = 0; i < object.size(); i++) {

int x = object[i].tl().x;  // 矩形框左上角 x 坐标

int y = object[i].tl().y;  // 矩形框左上角 y 坐标

int w = object[i].width;  // 矩形框宽度

int h = object[i].height;  // 矩形框高度

// 如果矩形框的宽度或高度大于100像素，则不绘制

if (w > 100 || h > 100)

return;

// 绘制矩形框，使用红色颜色，线宽为6

rectangle(src, Rect(x, y, w, h), Scalar(255, 0, 0), 6);

}

}

// 显示视频并进行目标检测

void ShowVideo() {

VideoCapture cap("G:\\video\\qwe.mp4"); // 打开视频文件

if (!cap.isOpened()) {

cout << "视频打开失败" << endl;

return;

}

cout << "视频打开成功" << endl;

CascadeClassifier cascade; // 创建级联分类器对象

if (!cascade.load("G:\\img\\data\\cascade.xml")) { // 加载级联分类器的 XML 文件

cout << "级联分类器加载失败" << endl;

return;

}

cout << "级联分类器加载成功" << endl;

vector<Rect> rects;

Mat img;

while (cap.read(img)) // 读取视频帧

{

rects.clear();

cascade.detectMultiScale(img, rects); // 对图像进行目标检测，返回矩形框的位置

if (!rects.empty()) {

DrawRect(img, rects); // 绘制检测到的矩形框

imshow("video", img); // 显示带有矩形框的图像

}

QCoreApplication::processEvents(); // 处理Qt事件

QThread::msleep(30); // 等待30毫秒，控制视频播放速度

}

cap.release(); // 释放视频资源

return;

}

int main(int argc, char *argv[])

{

QApplication a(argc, argv); // 创建Qt应用程序对象

ShowVideo(); // 调用函数显示视频并进行目标检测

return a.exec(); // 运行Qt应用程序的事件循环

}