OpenCV人脸检测

对人脸进行检测

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

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

using namespace std; 
using namespace cv; 
string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; 
//该文件存在于OpenCV安装目录下的\sources\data\haarcascades内，需要将该xml文件复制到当前工程目录下
CascadeClassifier face_cascade; 
void detectAndDisplay( Mat frame ); 
int main( int argc, char** argv ){ 
	Mat image; 
	image =imread("image/mm.jpg",1);  //当前工程的image目录下的mm.jpg文件，注意目录符号
	if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){  
		printf("级联分类器错误，可能未找到文件，拷贝该文件到工程目录下！\n"); 
		return -1;  
	} 
	detectAndDisplay(image); //调用人脸检测函数
	waitKey(0);  
	//暂停显示一下。
} 

void detectAndDisplay( Mat face ){ 
	std::vector<Rect> faces; 
	Mat face_gray; 

	cvtColor( face, face_gray, CV_BGR2GRAY );  //rgb类型转换为灰度类型
	equalizeHist( face_gray, face_gray );   //直方图均衡化

	face_cascade.detectMultiScale( face_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(1, 1) ); 

	for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ){ 
		Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 ); 
		ellipse( face, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 0), 2,7, 0 ); 
	} 

	imshow("人脸识别", face ); 
} 

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