C# 无法从emgucv中的视频检测人脸

我能够从图像中检测人脸，但无法通过使用C#中的Emgucv从视频中检测人脸。在我的解决方案中，视频正在播放，但没有检测人脸

我的代码如下：

namespace Emgucv33Apps
{
    public partial class FormFaceDetection : Form
    {
        VideoCapture capture;
        bool Pause = false;

      //  Image<Bgr, byte> imgInput;
        public FormFaceDetection()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void openToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();

            if (ofd.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                capture = new VideoCapture(ofd.FileName);
                Mat m = new Mat();
                capture.Read(m);
                pictureBox1.Image = m.Bitmap;
            }
        }

        private void DetectFaceHaar(Image<Bgr, byte> img)
        {
            try
            {
                string facePath = Path.GetFullPath(@"../../data/haarcascade_frontalface_default.xml");
                string eyePath = Path.GetFullPath(@"../../data/haarcascade_eye.xml");

                CascadeClassifier classifierFace = new CascadeClassifier(facePath);
                CascadeClassifier classifierEye = new CascadeClassifier(eyePath);

                   var imgGray = img.Convert<Gray, byte>().Clone();
                   Rectangle[] faces = classifierFace.DetectMultiScale(imgGray, 1.1, 4);
                   foreach (var face in faces)
                   {
                    img.Draw(face, new Bgr(0, 0, 255), 2);

                       imgGray.ROI = face;

                    Rectangle[]eyes=   classifierEye.DetectMultiScale(imgGray, 1.1, 4);
                    foreach (var eye in eyes)
                       {
                           var e = eye;
                           e.X += face.X;
                           e.Y += face.Y;
                        img.Draw(e, new Bgr(0, 255, 0), 2);
                       }
                   }

                pictureBox1.Image = img.Bitmap;
                pictureBox2.Image = img.Bitmap;
            }
               catch (Exception ex)
               {
                   throw new Exception(ex.Message);
               } 
        }

        private async void pauseToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (capture == null)
            {
                return;
            }

            try
            {
                while (true)
                {
                    Mat m = new Mat();
                    capture.Read(m);

                    if (!m.IsEmpty)
                    {
                        pictureBox1.Image = m.Bitmap;
                        DetectFaceHaar(m.ToImage<Bgr, byte>());
                        double fps = capture.GetCaptureProperty(Emgu.CV.CvEnum.CapProp.Fps);
                        await Task.Delay(1000 / Convert.ToInt32(fps));
                    }
                    else
                    {
                        break;
                    }
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                MessageBox.Show(ex.Message);
            }
        }
    }
}

namespace Emgucv33Apps
{
公共部分类FormFaceDetection:表单
{
视频捕获；
布尔暂停=假；
//图像输入；
public FormFaceDetection（）
{
初始化组件（）；
}
私有void openToolStripMenuItem\u单击（对象发送方，事件参数e）
{
OpenFileDialog ofd=新建OpenFileDialog（）；
if（ofd.ShowDialog（）==DialogResult.OK）
{
捕获=新的视频捕获（ofd.FileName）；
Mat m=新Mat（）；
捕获读取（m）；
pictureBox1.Image=m.位图；
}
}
专用空位检测Facehaar（图像img）
{
尝试
{
字符串facePath=Path.GetFullPath（@“../../data/haarcascade_frontalface_default.xml”）；
字符串eyePath=Path.GetFullPath（@./../data/haarcascade_eye.xml）；
CascadeClassifier classifierFace=新的CascadeClassifier（facePath）；
CascadeClassifier ClassifierYe=新的CascadeClassifier（eyePath）；
var imgGray=img.Convert（）.Clone（）；
矩形[]面=分类器面.DetectMultiScale（imgGray，1.1,4）；
foreach（面中的面变量）
{
图像绘制（面，新Bgr（0,0,255），2）；
imgGray.ROI=面部；
矩形[]眼=分类器眼检测多尺度（imgGray，1.1,4）；
foreach（眼睛中的眼睛）
{
var e=眼睛；
e、 X+=面X；
e、 Y+=面Y；
图像绘制（e，新Bgr（0，255，0），2）；
}
}
pictureBox1.Image=img.Bitmap；
pictureBox2.Image=img.Bitmap；
}
捕获（例外情况除外）
{
抛出新异常（例如消息）；
} 
}
私有异步void pauseToolStripMenuItem\u单击（对象发送方，事件参数e）
{
如果（捕获==null）
{
返回；
}
尝试
{
while（true）
{
Mat m=新Mat（）；
捕获读取（m）；
如果（！m.IsEmpty）
{
pictureBox1.Image=m.位图；
DetectFaceHaar（m.ToImage（））；
double fps=capture.GetCaptureProperty（Emgu.CV.CvEnum.CapProp.fps）；
等待任务延迟（1000/转换为32（fps））；
}
其他的
{
打破
}
}
}
捕获（例外情况除外）
{
MessageBox.Show（例如Message）；
}
}
}
}

---

提前谢谢

首先，您必须为此过程创建一个事件，您需要获取视频的每一帧并检查每一帧的人脸检测。使用VideoCapture类中的QueryFrame方法，可以将每个帧作为图像进行操作并检测人脸

范例

    private VideoCapture m_videoCapture;

    public MainWindow()
    {
        InitializeComponent();
        try
        {
            m_videoCapture = new VideoCapture("controlcam.avi");
            Application.Idle += onProcessFrame;
        }
        catch (NullReferenceException ex)
        {
            MessageBox.Show(ex.Message);
        }
    }

    private void onProcessFrame(Object sender, EventArgs e)
    {
        Image<Bgr, Byte> frameImage = m_videoCapture.QueryFrame().ToImage<Bgr, Byte>();

        // Call your function or write your code here.
        DetectFaceHaar(frameImage);
    }

    private void DetectFaceHaar(Image<Bgr, byte> img)
    {
        try
        {
            string facePath = Path.GetFullPath(@"../../data/haarcascade_frontalface_default.xml");
            string eyePath = Path.GetFullPath(@"../../data/haarcascade_eye.xml");

            CascadeClassifier classifierFace = new CascadeClassifier(facePath);
            CascadeClassifier classifierEye = new CascadeClassifier(eyePath);

            var imgGray = img.Convert<Gray, byte>().Clone();
            Rectangle[] faces = classifierFace.DetectMultiScale(imgGray, 1.1, 4);
            foreach (var face in faces)
            {
                img.Draw(face, new Bgr(0, 0, 255), 2);

                imgGray.ROI = face;

                Rectangle[] eyes = classifierEye.DetectMultiScale(imgGray, 1.1, 4);
                foreach (var eye in eyes)
                {
                    var e = eye;
                    e.X += face.X;
                    e.Y += face.Y;
                    img.Draw(e, new Bgr(0, 255, 0), 2);
                }
            }

            pictureBox1.Image = img.Bitmap;
            pictureBox2.Image = img.Bitmap;
        }
        catch (Exception ex)
        {
            throw new Exception(ex.Message);
        }
    }

private VideoCapture m\u VideoCapture；
公共主窗口（）
{
初始化组件（）；
尝试
{
m_videoCapture=新的视频捕获（“controlcam.avi”）；
Application.Idle+=onProcessFrame；
}
捕获（NullReferenceException ex）
{
MessageBox.Show（例如Message）；
}
}
private void onProcessFrame（对象发送方，事件参数e）
{
Image frameImage=m_videoCapture.QueryFrame（）.ToImage（）；
//在此处调用函数或编写代码。
DetectFaceHaar（帧图像）；
}
专用空位检测Facehaar（图像img）
{
尝试
{
字符串facePath=Path.GetFullPath（@“../../data/haarcascade_frontalface_default.xml”）；
字符串eyePath=Path.GetFullPath（@./../data/haarcascade_eye.xml）；
CascadeClassifier classifierFace=新的CascadeClassifier（facePath）；
CascadeClassifier ClassifierYe=新的CascadeClassifier（eyePath）；
var imgGray=img.Convert（）.Clone（）；
矩形[]面=分类器面.DetectMultiScale（imgGray，1.1,4）；
foreach（面中的面变量）
{
图像绘制（面，新Bgr（0,0,255），2）；
imgGray.ROI=面部；
矩形[]眼=分类器眼检测多尺度（imgGray，1.1,4）；
foreach（眼睛中的眼睛）
{
var e=眼睛；
e、 X+=面X；
e、 Y+=面Y；
图像绘制（e，新Bgr（0，255，0），2）；
}
}
pictureBox1.Image=img.Bitmap；
pictureBox2.Image=img.Bitmap；
}
捕获（例外情况除外）
{
抛出新异常（例如消息）；
}
}

请描述您的具体问题。你试过调试这个吗？有例外吗？您的算法是否按预期工作？