C ++を使用してOpenCVで目を追跡する方法は？

ここでは、OpenCVで目を追跡する方法を学びます。目を探偵した後、追跡は簡単で簡単な作業です。検出された目を囲むために円を使用しました。円の中心を追跡することは、目の中心を追跡することを意味します。円の中心を追跡するには、2つの整数変数が必要です。これは最初の2行（9 ^th ）で行われました。 および10 ^th line）main（）関数内。整数変数の名前は「x_axis」と「y_axis」です。

42行目と43行目では、中心の水平座標値と垂直座標値が「x_axis」変数と「y_axis」変数にコピーされており、これらは円の中心を持っています。 44 ^日 行、'cout'ステートメントを使用して、中心の値を示しました。これが目の位置を追跡する方法です。

C++を使用してOpenCVで目の位置を追跡するための次のコード。

例

#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
   int x_axis;//Declaring integer variables to store co-ordinate values//
   int y_axis;//Declaring integer variables to store co-ordinate values//
   Mat frame;//Declaring a matrix to video frame in it//
   namedWindow("Detect");//Declaring a window to show our work//
   VideoCapture image(0);//capturing video from default camera//
   if (!image.isOpened()){ //Error message if video source is not found//
      cout << "Couldn't load video from the source.Make sure your camera is working properly." << endl;
      system("pause");
      return 0;
   }
   double height = image.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);//setting up height of each frame//
   double width = image.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);//setting up width of each frame//
   CascadeClassifier face_cascade, eyes_cascade;//declaring a CascadeClassifier object//
   face_cascade.load("C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");//loading the cascade classifier//
   eyes_cascade.load("C:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml");
   while (true) {
      bool temp = image.read(frame);//loading video frames from source to our matrix named frame//
      std::vector<Rect>faces;//Declaring a vector named faces//
      face_cascade.detectMultiScale(frame, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(100, 100));//detecting the face
      for (int i = 0; i < faces.size(); i++){ //for locating the face
         Point center(faces[i].x + faces[i].width * 0.5, faces[i].y + faces[i].height * 0.5);//getting the center of the face//
         ellipse(frame, center, Size(faces[i].width * 0.5, faces[i].height * 0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);//draw an ellipse on the face//
         Mat faceROI = frame(faces[i]);//Taking area of the face as Region of Interest for eyes//
         std::vectoreyes;//declaring a vector named eyes//
         eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(5, 5));//detect eyes in every face//
         for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++){ //for locating eyes//
            Point center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width * 0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height * 0.5);//getting the centers of both eyes//
            int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25);//declaring radius of the eye enclosing circles//
            circle(frame, center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);//drawing circle around both eyes//
            x_axis = eyes[j].x;//storing x axis location of eyes in x_axis//
            y_axis = eyes[j].y;//storing y axis location of eyes in y_axis//
            cout << "Position of the eyes is:" << "(" << x_axis << "," << y_axis << ")" << endl;//showing co-ordinate values//
         }
      }
      imshow("Detect", frame);//showing result in window named 'Detect'//
      if (waitKey(30) == 27){ //wait time for each frame is 30 milliseconds//
         break;
      }
   }
   return 0;
}

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