[Face Detection] gpu를 사용한 동영상 얼굴인식

개발환경

사용툴       : Visual Studio 2013 라이브러리 : openCV library 2.4.10 프로젝트    : Visual C++ console application 개발날짜    : 2015-04-15

출처 및 참고 : MARE's Computer Vision Study

void FaceDetection::Usinggpu_FaceDetection(const char* filename) {          //load xml file          string trainface = "haarcascade_frontalface_alt.xml";         //declaration          CascadeClassifier ada_cpu;         gpu::CascadeClassifier_GPU ada_gpu;         CvCapture* capture;         capture = cvCaptureFromFile(filename);         assert(capture != NULL);           if (!(ada_cpu.load(trainface)))         {                printf(" cpu ada xml load fail! \n");                return;         }         if (!(ada_gpu.load(trainface)))         {                printf(" gpu ada xml load fail! \n");                return;         }         IplImage* bgr_frame;           CvSize size = cvSize((int)cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH),                               (int)cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));           cvNamedWindow("CV_Window", 0);         cvResizeWindow("CV_Window", 2048, 1024);           while ((bgr_frame = cvQueryFrame(capture)) != NULL)         {            Mat gray;            Mat frame;            frame = cvarrToMat(bgr_frame);            cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);              equalizeHist(gray, gray);              //////////////////////////////////////////////             //cpu case face detection code             vector< Rect > faces;            ada_cpu.detectMultiScale(gray, faces);            if (faces.size() >= 1)            {                for (int ji = 0; ji < faces.size(); ++ji)                {                  rectangle(frame, faces[ji], CV_RGB(0, 0, 255), CV_FILLED, 4);                }            }            /////////////////////////////////////////////             //gpu case face detection code                         gpu::GpuMat faceBuf_gpu;            gpu::GpuMat GpuImg;            GpuImg.upload(gray);           int detectionNumber = ada_gpu.detectMultiScale(GpuImg, faceBuf_gpu);            Mat faces_downloaded;            if (detectionNumber >= 1)            {           faceBuf_gpu.colRange(0, detectionNumber).download(faces_downloaded);            Rect* faces = faces_downloaded.ptr< Rect>();              for (int ji = 0; ji < detectionNumber; ++ji)            {                rectangle(frame, Point(faces[ji].x, faces[ji].y), Point(faces[ji].x + faces[ji].width,                           faces[ji].y + faces[ji].height), CV_RGB(255, 0, 0), 2);            }         }            /////////////////////////////////////////////////             //result display            imshow("CV_Window", frame);            waitKey(1);         }         cvReleaseImage(&bgr_frame);         //cvReleaseVideoWriter(&writer);         cvReleaseCapture(&capture);         cvDestroyWindow("CV_Window"); }

결과화면

얼굴인식 안된 부분은 개인 프라이버시를 위해 별도로 모자이크 처리함.