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实验原理

实验代码

运行结果

改进代码

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实验原理

要在C++中使用OpenCV来检测图像中的人眼，你需要完成以下步骤：

1. 安装OpenCV库并设置好开发环境。
2. 加载预训练的级联分类器（通常是用于人脸和眼睛检测的XML文件）。
3. 读取图像或视频流，并在其中查找眼睛区域。
4. 在找到的眼睛位置绘制矩形框。

实验代码

#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>
#include<vector>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
	// 加载Haar级联分类器
	CascadeClassifier eyeCascade;
	if (!eyeCascade.load("haarcascade_eye.xml")) {
		cout << "Error loading eye cascade" << endl;
		return -1;
	}

	// 读取图像
	Mat image = imread("100.jpg");
	if (image.empty()) {
		cout << "Could not open or find the image" << endl;
		return -1;
	}

	// 转换为灰度图
	Mat grayImage;
	cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
	equalizeHist(grayImage, grayImage);

	if (grayImage.empty()) {
		cout << "Could not open or find the image" << endl;
		return -1;
	}




	// 检测眼睛
	vector<Rect> eyes;
	//eyeCascade.detectMultiScale(grayImage, eyes, 1.1, 3, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
	eyeCascade.detectMultiScale(image, eyes, 1.1, 3, CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

	// 在图像上绘制检测到的眼睛
	for (size_t i = 0; i < eyes.size(); i++) {
		rectangle(image, eyes[i], Scalar(255, 0, 0), 2);
	}

	// 显示结果
	namedWindow("Eye Detection", WINDOW_NORMAL);
	imshow("Eye Detection", image);

	// 等待按键退出
	waitKey(0);

	return 0;
}

运行结果

问题：单独使用haarcascade_eye.xml进行人眼检测，容易出现上述问题。

改进代码

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