基于opencv人脸检测程序，运用haar的adaboost算法，

// face_detect.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/ml/ml.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale); //String cascadeName = "./face_test.xml";//人脸的训练数据 String cascadeName = "haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸的训练数据 int main(int argc, const char** argv) { Mat image; CascadeClassifier cascade, nestedCascade;//创建级联分类器对象 double scale = 1.3; // image = imread("obama_gray.bmp",1); image = imread("0001.png", 1); namedWindow("result", 1);//opencv2.0以后用namedWindow函数会自动销毁窗口 if (!cascade.load(cascadeName))//从指定的文件目录中加载级联分类器 { cerr << "ERROR: Could not load classifier cascade" << endl; return 0; } if (!image.empty())//读取图片数据不能为空 { detectAndDraw(image, cascade, scale); waitKey(0); } return 0; } void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale) { int i = 0; double t = 0; vector<Rect> faces; const static Scalar colors[] = { CV_RGB(0, 0, 255), CV_RGB(0, 128, 255), CV_RGB(0, 255, 255), CV_RGB(0, 255, 0), CV_RGB(255, 128, 0), CV_RGB(255, 255, 0), CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(255, 0, 255) };//用不同的颜色表示不同的人脸 Mat gray, smallImg(cvRound(img.rows / scale), cvRound(img.cols / scale), CV_8UC1);//将图片缩小，加快检测速度 cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);//因为用的是类haar特征，所以都是基于灰度图像的，这里要转换成灰度图像 resize(gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//将尺寸缩小到1/scale,用线性插值 equalizeHist(smallImg, smallImg);//直方图均衡 t = (double)cvGetTickCount();//用来计算算法执行时间 //检测人脸 //detectMultiScale函数中smallImg表示的是要检测的输入图像为smallImg，faces表示检测到的人脸目标序列，1.1表示 //每次图像尺寸减小的比例为1.1，2表示每一个候选矩形需要记录2个邻居,CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示使用haar特征，Size(30, 30) //为目标的最小最大尺寸 cascade.detectMultiScale(smallImg, faces, 1.1, 2, 0 //|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT //|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH | CV_HAAR_SCALE_IMAGE , Size(30, 30)); t = (double)cvGetTickCount() - t;//相减为算法执行的时间 printf("detection time = %g ms\n", t / ((double)cvGetTickFrequency()*1000.)); for (vector<Rect>::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++) { Mat smallImgROI; vector<Rect> nestedObjects; Point center; Scalar color = colors[i % 8]; int radius; center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);//还原成原来的大小 center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale); radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale); circle(img, center, radius, color, 3, 8, 0); smallImgROI = smallImg(*r); } cv::imshow("result", img); }