[Face Detection] Haar Cascade를 사용한 동영상 얼굴검출

개발환경

사용툴       : Visual Studio 2013 라이브러리 : openCV library 2.4.11 프로젝트    : Visual C++ console application 개발날짜    : 2015-04-08

참고 : stackoverflow -OpenCV saving video to file

void FaceDetection::Haar_FaceDetection(const char* filename) {      int cnt = 0;      //create the cascade classifier object used for the face detection      CascadeClassifier face_cascade;      //use the haarcascade_frontalface_alt.xml library      face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");        CvCapture* capture;        capture = cvCaptureFromFile(filename);      //capture = cvCaptureFromFile("face.jpg");        assert(capture != NULL);        IplImage* bgr_frame;      CvSize size = cvSize((int)cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH),                                   (int)cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));        //cvNamedWindow("Webcam", CV_WINDOW_AUTOSIZE);     CvVideoWriter *writer = cvCreateVideoWriter("vp_01003.avi", CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X'), 15, size);        while ((bgr_frame = cvQueryFrame(capture)) != NULL)      {            ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////            // face detection and process              ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////             cnt++;             //if (cnt == 100) { break; }               Mat f2;             Mat frame;             //waitKey(10);             frame = cvarrToMat(bgr_frame);             cvtColor(frame, f2, CV_BGR2GRAY);               equalizeHist(f2, f2);               std::vector<Rect> faces;    face_cascade.detectMultiScale(f2, faces, 1.1, 2, CV_HAAR_SCALE_IMAGE | CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, Size(0, 0), Size(100, 100));              //draw a rectangle for all found faces in the vector array on the original image.             for (int i = 0; i < faces.size(); i++)             {                  Point pt1(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height);                  Point pt2(faces[i].x, faces[i].y);                    rectangle(frame, pt1, pt2, cvScalar(0, 255, 0, 0), 2, 8, 0);                  printf("face detection! size : %d - %d\n", faces.size(), i);              }              /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////                cvWriteFrame(writer, bgr_frame);              cvShowImage("CV_Window", bgr_frame);              char c = cvWaitKey(1);              if (c == 27) break;              printf("A frame processing : %d\n", cnt);          }           cvReleaseVideoWriter(&writer);         cvReleaseCapture(&capture);         cvDestroyWindow("CV_Window"); }

결과화면