C ++ OpenCV阅读HaarCascades降低计算机速度

Question

我正在使用C ++和OpenCV编写程序。 这实际上是我的第一次，所以我要问的可能是我忽略的非常基本的东西。 它的大部分内容都是从OpenCV的一些教程中复制的-不是像复制+粘贴一样提醒您，而是手工复制，逐行复制，了解我编写每行时的行为。 我将在下面粘贴代码。

我遇到的问题是，网络摄像头一开始尝试实现面部识别，一切就变慢了。 下。 据我了解，这是因为.exe试图在每个帧更新时从两个MASSIVE .xml文件中读取，但是我不知道如何解决它。 在我限制视频的高度，宽度和帧速率之前，情况更糟。

如果有人在这一点上有任何想法，我很想听听他们的想法。 我对软件编程非常陌生-到目前为止，我大部分时间都从事Web开发，所以我不习惯担心系统内存和其他因素。

提前致谢！

编辑：这是我的系统规格：Mac，OSX 10.9.4，2.5 GHz英特尔酷睿i5，4 GB 1600 MHz DDR3 RAM。

#include "opencv2/objdetect.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"

#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

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

/** Global variables */
String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
String window_name = "Capture - Face detection";

/** @function main */
int main( void )
{
    cv::VideoCapture capture;
    Mat frame;

    //-- 1. Load the cascades
    if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; };
    if( !eyes_cascade.load( eyes_cascade_name ) ){ printf("--(!)Error loading eyes cascade\n"); return -1; };

    //-- 2. Read the video stream
    capture.open( -1 );
    if ( ! capture.isOpened() ) { printf("--(!)Error opening video capture\n"); return -1; }

    capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,640);
    capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,480);
    capture.set(CV_CAP_PROP_FPS, 15);

    while ( capture.read(frame) )
    {
        if( frame.empty() )
        {
            printf(" --(!) No captured frame -- Break!");
            break;
        }

        //-- 3. Apply the classifier to the frame
        detectAndDisplay( frame );

        int c = waitKey(10);
        if( (char)c == 27 ) { break; } // escape
    }
    return 0;
}

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

    cvtColor( frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY );
    equalizeHist( frame_gray, frame_gray );

    //-- Detect faces
    face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );

    for ( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )
    {
        Point center( faces[i].x + faces[i].width/2, faces[i].y + faces[i].height/2 );
        ellipse( frame, center, Size( faces[i].width/2, faces[i].height/2 ), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );

        Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );
        std::vector<Rect> eyes;

        //-- In each face, detect eyes
        eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );

        for ( size_t j = 0; j < eyes.size(); j++ )
        {
            Point eye_center( faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width/2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height/2 );
            int radius = cvRound( (eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25 );
            circle( frame, eye_center, radius, Scalar( 255, 0, 0 ), 4, 8, 0 );
        }
    }
    //-- Show what you got
    imshow( window_name, frame );
}

Answer 1

一个快速的解决方案是替换：

eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );

通过

eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes, 1.3, 2, 0 |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(60, 60), Size(350, 350) );

1.3是比例因子，Size（60，60）最小窗口大小，Size（350，350）最大窗口大小。 这意味着基本上它将开始搜索60 * 60张脸，然后将大小增加oldWindowSize * 1.3，直到达到350 * 350。 假设您的脸最小为60 * 60，最大为350 * 350。

您可以根据需要进行更多调整。 minSize将对性能和规模产生最大的影响（但1.3已经很高）。 maxSize的影响较小。

更新之后，您的编应该会快两倍或将CPU使用率降低一半。 但是，令您惊讶的是，由于您当前的调音和计算机性能存在问题，...

如果可行，请给我们反馈。