C# emguCV 3.1-人脸检测

我是C#中OpenCV/EmguCV的新手。 我尝试了一个教程（）和视频捕获与网络摄像头很容易。现在我的问题是： 本教程是为EmguCV 2.x编写的。我正在使用EmguCV 3.1（我喜欢使用最新版本）。因此，我使用class

Mat

而不是class

Image

。类

Image

未与

capture.QueryFrame（）一起使用
但是当我谈到人脸检测时，教程说我应该使用类
CascadeClassifier
和
detectharcascade
<代码>级联分类器

已被接受，但

检测到ARCASCADE

未知。 在我的5小时内！！搜索我刚刚发现，DetectAArcascade已经过时了，但是没有找到任何方法替换它，除了

HaarCascade.Detect（）

，这也是未知的

我有以下攻击：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.Util;
using Emgu.CV.CvEnum;

那么，请帮助我：什么是Detectharcascade的替代品，我该如何使用它？EmguCV 3.1有教程吗

谢谢

Emgu.CV是一个开源项目。你可以在sourceforce.com上找到它。他们也有。您可以在计算机中克隆它

此存储库还包括示例项目（在Emgu.CV.Example文件夹中）

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p、 我不能确切地告诉您需要哪个类，但是您可以检查名为FaceDetection的示例项目。他们正在使用级联分类器和CudaCascadeClassifier类。希望这能有所帮助。

henne959，我对emgu c#也相当陌生，但对opencv领域有一点了解。首先要认识到的是，它是不断发展的。名字变了。所以保持开放的心态。我最近玩过人脸检测（la emgu c#（3.0））并找到了您提到的教程。级联分类器类就在那里。但是，我发现HAAR检测器（我想使用）清单是该类的扩展：DetectMultiScale

在我研究这个主题时注意到的链接中，这两个是我最喜欢的（对不起，我没有代表点来包含更多的链接）

这两行代码可能会帮助您将各个部分连接在一起

CascadeClassifier _cascadeClassifier = new CascadeClassifier(@"C:\OPENCV_3.0.0\opencv\build\etc\haarcascades\" + "haarcascade_frontalface_alt2.xml");

Rectangle RectFaces = _cascadeClassifier.DetectMultiScale(tMat, 1.03, 1, new Size(tMat.Width/13, tMat.Height/13), new Size((int)((double)tMat.Width/1.05), (int)((double)tMat.Width / 1.05)));

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希望这有帮助

要将

Mat

转换为

图像

请使用

ToString（）

方法，并使用

cascade分类器

而不是

HaarCascade
查看/DetectFace.cs：

重要的是：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;

以及：

IInputArray图像，
字符串faceFileName，字符串eyeFileName，
列表面
使用（CascadeClassifier face=新的CascadeClassifier（faceFileName））
{
使用（UMat ugray=new UMat（））
{
CvInvoke.CvtColor（图像、ugray、Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray）；
//标准化亮度并增加图像的对比度
CvInvoke.EqualizeHist（ugray，ugray）；
//从灰度图像中检测人脸，并将位置存储为矩形
矩形[]面检测=面检测多尺度(
ugray，1.1,10，新尺寸（20,20））；
faces.AddRange（facesDetected）；
}
}
谢谢！这就是我要找的东西！在我的搜索中，DetectHarCascade和detectmultiscale之间的链接丢失了…：-D
IInputArray image, 
String faceFileName, String eyeFileName,
List<Rectangle> faces
using( CascadeClassifier face = new CascadeClassifier( faceFileName ) )
{
    using( UMat ugray = new UMat() )
    {
        CvInvoke.CvtColor( image, ugray, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray );

        //normalizes brightness and increases contrast of the image
        CvInvoke.EqualizeHist( ugray, ugray );

        //Detect the faces  from the gray scale image and store the locations as rectangle                   
        Rectangle[] facesDetected = face.DetectMultiScale(
           ugray, 1.1, 10, new Size( 20, 20 ) );

        faces.AddRange( facesDetected );
    }
}