C++ 语言学习 day15 复习（7）

linux 上面：

操作步骤：
1.

2.找到 share 这个文件夹

3.找到 opencv 这个文件夹

1.今天学习的摄像头识别人脸（独立开一个窗口），

mian.cpp


#include <iostream>
#include "opencv2/core/core.hpp"            /* 编译的时候 -lopencv_core  连接到core核心库*/
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"      /* 编译的时候 -lopencv_highgui 　连接到highgui图像处理库*/
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"      /* 编译的时候 -lopencv_imgproc 　连接到imgproc图像处理库*/
#include "opencv2/video/video.hpp"          /* 编译的时候 -lopencv_video     连接到video摄像头 */
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"  /* 编译的时候 -lopencv_objdetect 连接到objdetect级联处理 */
//#include "aip-cpp-sdk-0.8.1/face.h" /* 引入百度云人脸识别 */
 
using namespace cv; /**　引入命名空间　**/
using namespace std;/** 引入标准库 **/
//using namespace aip; /*引入百度SDK命名空间*/
bool flag = false;
int main()
{
    VideoCapture cap(0); /*创建一个摄像头对象 0号摄像头*/
    if(!cap.isOpened()) return -1;/*打开摄像头*/
 
    Mat frame, edges; /* 建立图像对象 */
    namedWindow("edges",1); /*　生成一个窗体名为 edges */
 
    /****** 1.创建级联类对象 ******/
    CascadeClassifier Classifier("haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml");
    std::vector<cv::Rect> objects; /*矩形容器*/
    Mat MatFace; /*图像截取后存放*/
    vector<uchar> buf; /*转码后存放的图片*/
    namedWindow("MatFace",1); /*　生成一个窗体名为 MatFace */
    for(;;)
    {
        cap >> frame; /* 拍照 */
        edges = frame;
 
        //cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);  //灰度处理
 
        /***** 2.人脸检测 *****/
        Classifier.detectMultiScale(edges,objects); /* 算法 -> 算力 -> 时间复杂度 */
        cout << "检测到:" << objects.size() << "人脸" << endl;  
 
        /***** 3.绘制矩形 *****/
        for(int i = 0; i < objects.size() ;i++)
        {
            rectangle(edges,objects[i],Scalar(0,255,255)); /** 绘制矩形框 **/
        }
 
        /***** 4.绘制文字 *****/
        putText(edges,"WangTinghu",Point(30,30),FONT_HERSHEY_DUPLEX,1,Scalar(0,255,0));
        
        /***** 5.图像截取 ******/
        for(int i = 0; i < objects.size() ;i++)
        {
            MatFace = edges(objects[i]); /* 截取图片 *
            imshow("MatFace", MatFace); /*现实截取画面,使用图像对象 edges */
        }
 
 
        imshow("edges", edges); /*现实画面,使用图像对象 edges */
        if(waitKey(30) >= 0) break; /*延时　30毫秒 */
    }
 
    return 0;
}

makefile


#编译方式
CC = g++
#源码文件
SOURCES = main.cpp
 
#编译标志
CONFIG  = -g 
CONFIG += -lopencv_highgui
CONFIG += -lopencv_core
CONFIG += -lopencv_video
CONFIG += -lopencv_objdetect
CONFIG += -lopencv_imgproc
 
#百度库需要Ｃ＋＋１１版本支持
CONFIG += -std=c++11
 
#头文件
HEADERS = 
 
#应用名称
APP = a.out
 
#编译
${APP}:${SOURCES}
	${CC} $^ ${CONFIG} -o $@
 
#伪操作:删除
clean:
	rm -rf ${APP}

2.百度云，上进行人脸识别操作

预备操作

这个包是：aip-cpp-sdk-0.8.1，把这个包解压，放到你的linux 运行程序的文件夹下面，

（资源里面）

然后再 linux 上面输入这些命令：（编译运行程序的时候要保证，设备打开，USB 为 3.1）


下载 curl 库       :sudo apt-get install libcurl-dev
"由于 curl 库很多,我们选择openssl的"  : sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev
 
下载 openssl 库    :sudo apt-get install openssl
下载 jsoncpp 库    :sudo apt-get install libjsoncpp-dev

还有一些问题，自己上百度搜索！！！

1.首先百度云的账号（人脸识别开始有一年的免费使用）

地址： d百度智能云-登录

2.领取福利

这个的地址：

3.创建对比库！！！

main.cpp


#include <iostream>
#include "opencv2/core/core.hpp"            /* 编译的时候 -lopencv_core  连接到core核心库*/
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"      /* 编译的时候 -lopencv_highgui 　连接到highgui图像处理库*/
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"      /* 编译的时候 -lopencv_imgproc 　连接到imgproc图像处理库*/
#include "opencv2/video/video.hpp"          /* 编译的时候 -lopencv_video     连接到video摄像头 */
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"  /* 编译的时候 -lopencv_objdetect 连接到objdetect级联处理 */
#include "aip-cpp-sdk-0.8.1/face.h" /* 引入百度云人脸识别 */
 
using namespace cv; /**　引入命名空间　**/
using namespace std;/** 引入标准库 **/
using namespace aip; /*引入百度SDK命名空间*/
 
/***** １.关联的知识 *****
 * 1.软件库ＳＤＫ的概念
 * 2.ＪＳＯＮ数据传输概念(明天)
 * *********************/
/****** 百度对接函数 *******/
Json::Value Baidu(vector<uchar> &buf)
{
    // 设置APPID/AK/SK
    std::string app_id = "287";//写自己的
    std::string api_key = "Xu10NdF";
    std::string secret_key = "u1mHDy9De";
    // 实例化百度客户端对象 
    aip::Face client(app_id, api_key, secret_key);
 
    /**** BASE64转码 ****/
    std::string image = base64_encode((char *)buf.data(),buf.size());
    std::string image_type = "BASE64";
    std::string group_id_list = "Student";
    // 调用人脸搜索
    return client.search(image, image_type, group_id_list, aip::null);
}
 
Json::Value Baidu_Register(vector<uchar> &buf,string group,string user)
{
    // 设置APPID/AK/SK
    std::string app_id = "28765";
    std::string api_key = "Xu10NdQ4F5zH";
    std::string secret_key = "u1mHD7jtzyI93D9De";
    // 实例化百度客户端对象 
    aip::Face client(app_id, api_key, secret_key);
 
    /**** BASE64转码 ****/
    std::string image = base64_encode((char *)buf.data(),buf.size());   
    std::string image_type = "BASE64";
    std::string group_id = group;
    std::string user_id = user;
 
    // 调用人脸注册
    return client.user_add(image, image_type, group_id, user_id, aip::null);
}
 
bool flag = false;
int main()
{
    VideoCapture cap(0); /*创建一个摄像头对象 0号摄像头*/
    if(!cap.isOpened()) return -1;/*打开摄像头*/
 
    Mat frame, edges; /* 建立图像对象 */
    namedWindow("edges",1); /*　生成一个窗体名为 edges */
 
    /****** 1.创建级联类对象 ******/
    CascadeClassifier Classifier("haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml");
    std::vector<cv::Rect> objects; /*矩形容器*/
    Mat MatFace; /*图像截取后存放*/
    vector<uchar> buf; /*转码后存放的图片*/
    namedWindow("MatFace",1); /*　生成一个窗体名为 MatFace */
    for(;;)
    {
        cap >> frame; /* 拍照 */
        edges = frame;
 
        //cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);  //灰度处理
 
        /***** 2.人脸检测 *****/
        Classifier.detectMultiScale(edges,objects); /* 算法 -> 算力 -> 时间复杂度 */
        cout << "检测到:" << objects.size() << "人脸" << endl;  
 
        /***** 3.绘制矩形 *****/
        for(int i = 0; i < objects.size() ;i++)
        {
            rectangle(edges,objects[i],Scalar(0,255,255)); /** 绘制矩形框 **/
        }
 
        /***** 4.绘制文字 *****/
        putText(edges,"Gongwei",Point(30,30),FONT_HERSHEY_DUPLEX,1,Scalar(0,255,0));
        
        /***** 5.图像截取 ******/
        for(int i = 0; i < objects.size() ;i++)
        {
            MatFace = edges(objects[i]); /* 截取图片 */
            imencode(".jpg",MatFace,buf); /*转码为.jpg格式*/
            //imwrite("MatFace.jpg",MatFace); /*保存到本地*/
            Json::Value json_value = Baidu(buf);
            //cout << "百度的返回值:\n" << json_value << endl;
            if(json_value["error_msg"] == "SUCCESS")
            {
                //cout << "user_list" << json_value["result"]["user_list"] << endl;
                cout << "组:" << json_value["result"]["user_list"][0]["group_id"] << endl;
                cout << "用户:" << json_value["result"]["user_list"][0]["user_id"] << endl;
                cout << "匹配度:" << json_value["result"]["user_list"][0]["score"] << endl;
            }
 
            // if(flag == false)
            // {
            //     cout << "注册结果：" << Baidu_Register(buf,"Student","PanDan") << endl;
            //     flag = true;
            // }
            imshow("MatFace", MatFace); /*现实截取画面,使用图像对象 edges */
        }
 
 
        imshow("edges", edges); /*现实画面,使用图像对象 edges */
        if(waitKey(30) >= 0) break; /*延时　30毫秒 */
    }
 
    return 0;
}

makefile


#编译方式
CC = g++
#源码文件
SOURCES = main.cpp
 
#编译标志
CONFIG  = -g 
CONFIG += -lopencv_highgui
CONFIG += -lopencv_core
CONFIG += -lopencv_video
CONFIG += -lopencv_objdetect
CONFIG += -lopencv_imgproc
#链接百度支持库
CONFIG += -lcurl -lcrypto -ljsoncpp
#百度库需要Ｃ＋＋１１版本支持
CONFIG += -std=c++11
 
#头文件
HEADERS = 
 
#应用名称
APP = a.out
 
#编译
${APP}:${SOURCES}
	${CC} $^ ${CONFIG} -o $@
 
#伪操作:删除
clean:
	rm -rf ${APP}

3.还有一些小的知识，

lambda 函数

[capture] (parameters) mutable->return-type{statement}

[capture]：捕捉列表，捕捉列表可以捕捉上下文中的变量以供lambda函数使用。
(parameters)：参数列表，与普通函数列表一致，如果不需要传参，那么可以连（）一起省略。
mutable：mutable修饰符，默认情况下，lambda函数总是一个const函数，mutable可以取消其常量性。在使用该修饰符时，参数列表不可省略。
->return-type：返回类型，一般而言，可以省略，使用auto进行自动推导。
{statement}：函数体，可以使用参数及补捕获的变量。
如下是一个lambda函数的声明示例：

int main()
{
   int a = 3;
   int b = 4;
   auto fun = [=,&b](int c)->int{return b += a+c ;}
}

捕获列表
捕获列表是lambda函数中极具特色的一部分，在捕获时，主要有以下几种形式：

[var] 表示值传递方式捕获变量var。
[=] 表示值传递方式捕获所有作用域的变量，包括this。
[&var] 表示引用传递方式捕获变量var。
[&] 表示引用传递方式捕获所有父作用域的变量，包括this。
[this] 表示值传递方式捕获当前的this指针。
需要注意的是，在捕获时，不允许重复传递，否则会导致编译时的错误：

[=,a] : = 已经表示以值传递的方式捕获了所有变量，捕捉a重复。
[&,&this]：&已经以引用传递方式捕捉了所有变量，再捕捉this也是一种重复。

4. C++11 特性

5.异常，抛出，接收，与尝试

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原文地址：https://blog.csdn.net/she666666/article/details/128130037

C++ 语言学习 day15 复习 （7）

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