Ios 使用OpenCV检测上半身部位

我正在做一个与OpenCV集成的iOS项目。
我想要的输出是这样的：

如何检测上半身部位（即：从颈部到腿部）？
到目前为止，我所做的身体检测是这样的。。
如果以前有人做过这个，请帮帮我。。

-（void）processImage:（Mat&）image
{
std：：载体体；
matgrayscaleframe；
CVT颜色（图像、灰度、CV_bgr2灰色）；
均衡器历史（GrayScaleName，GrayScaleName）；
upperBodyCascade.detectMultiScale（灰度值、图像、实体、HaarOptions、cv:：Size（30,30））；
对于（size_t i=0；i

您可以使用

你可以找到一个例子。您只需要更改加载的分类器

代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

/** Function Headers */
void detectAndDisplay(Mat frame);

/** Global variables */
String upper_body_cascade_name = "path\\to\\haarcascade_upperbody.xml";
CascadeClassifier upper_body_cascade;
string window_name = "Capture - Upper Body detection";
RNG rng(12345);

/** @function main */
int main(int argc, const char** argv)
{
    VideoCapture capture(0);
    Mat frame;

    //-- 1. Load the cascades
    if (!upper_body_cascade.load(upper_body_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };

    //-- 2. Read the video stream
    if (capture.isOpened())
    {
        while (true)
        {
            capture >> frame;

            //-- 3. Apply the classifier to the frame
            if (!frame.empty())
            {
                detectAndDisplay(frame);
            }
            else
            {
                printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break;
            }

            int c = waitKey(10);
            if ((char)c == 'c') { break; }
        }
    }
    return 0;
}

/** @function detectAndDisplay */
void detectAndDisplay(Mat frame)
{
    std::vector<Rect> bodies;
    Mat frame_gray;

    cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY);
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);

    //-- Detect faces
    upper_body_cascade.detectMultiScale(frame_gray, bodies, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

    for (size_t i = 0; i < bodies.size(); i++)
    {
        rectangle(frame, bodies[i], Scalar(255, 0, 255));
    }
    //-- Show what you got
    imshow(window_name, frame);
}

#包括
#包括
使用名称空间std；
使用名称空间cv；
/**函数头*/
空隙检测和显示（垫架）；
/**全局变量*/
字符串upper\u body\u cascade\u name=“path\\to\\haarcascade\u upper body.xml”；
级联分类器上体级联；
字符串窗口\u name=“捕获-上身检测”；
RNG RNG（12345）；
/**@主功能*/
int main（int argc，常量字符**argv）
{
视频捕获（0）；
垫架；
//--1.加载叶栅
如果（！upper_body_cascade.load（upper_body_cascade_name））{printf（“-（！）Error load\n”）；返回-1；}；
//--2.读取视频流
if（capture.isOpened（））
{
while（true）
{
捕获>>帧；
//--3.将分类器应用于框架
如果（！frame.empty（））
{
检测显示（帧）；
}
其他的
{
printf（“-（！）未捕获帧--Break！”）；Break；
}
int c=等待键（10）；
如果（（char）c=='c'）{break；}
}
}
返回0；
}
/**@功能检测和显示*/
空隙检测和显示（垫架）
{
std：：载体体；
垫子框架为灰色；
CVT颜色（框架、框架灰、CV灰）；
均衡器历史（帧灰，帧灰）；
//--检测人脸
上半身级联。检测多尺度（帧灰度，身体，1.1,2,0；CV|u HAAR|u尺度图像，大小（30,30））；
对于（size_t i=0；i

我用过它。但是这里使用的方法对我不起作用。mat方法中使用的循环需要changed@magid这将起作用（请参阅更新的答案）。如果结果对你不满意，考虑培训你自己的分类器。这里需要更改mat方法中使用的循环非常模糊。你是什么意思？我已经添加了所需的输出，请检查。。现在没有错误，但它正在检测其他对象。。连尸体都没有parts@Miki谢谢你的回答。。在哪里可以获得面部正面和侧面视图的

xml

？

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

/** Function Headers */
void detectAndDisplay(Mat frame);

/** Global variables */
String upper_body_cascade_name = "path\\to\\haarcascade_upperbody.xml";
CascadeClassifier upper_body_cascade;
string window_name = "Capture - Upper Body detection";
RNG rng(12345);

/** @function main */
int main(int argc, const char** argv)
{
    VideoCapture capture(0);
    Mat frame;

    //-- 1. Load the cascades
    if (!upper_body_cascade.load(upper_body_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };

    //-- 2. Read the video stream
    if (capture.isOpened())
    {
        while (true)
        {
            capture >> frame;

            //-- 3. Apply the classifier to the frame
            if (!frame.empty())
            {
                detectAndDisplay(frame);
            }
            else
            {
                printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break;
            }

            int c = waitKey(10);
            if ((char)c == 'c') { break; }
        }
    }
    return 0;
}

/** @function detectAndDisplay */
void detectAndDisplay(Mat frame)
{
    std::vector<Rect> bodies;
    Mat frame_gray;

    cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY);
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);

    //-- Detect faces
    upper_body_cascade.detectMultiScale(frame_gray, bodies, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

    for (size_t i = 0; i < bodies.size(); i++)
    {
        rectangle(frame, bodies[i], Scalar(255, 0, 255));
    }
    //-- Show what you got
    imshow(window_name, frame);
}