利用OpenCV实现人脸检测
基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现
分类号：密级：学校代码：10414 学号：2012160032硕士研究生学位论文基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现Research and implementation of facerecognition algorithm based on OpenCV钟官长院所：江西师范大学导师姓名：曾纪国学位类别：工程硕士专业领域：软件工程二0一五年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：摘要人脸识别作为一项安全性很高的生物识别技术，近些年来，它的发展速度非常快，并且逐渐成为生物识别的重要方法。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，它包含了很多通用的图像处理算法，并且开放源码，OpenCV具有很好的移植性，代码都经过优化，因此可用于科研也可用于商业用途。
本文基于OpenCV分别进行了人脸检测和人脸识别的实验。
针对人脸检测，通过实验验证了几种有效的图像预处理方法。
人脸检测算法是基于AdaBoost 方法的，AdaBoost方法引入了“积分图”的概念，这能有效的提高了算法效率。
针对人脸识别，介绍了几种传统的人脸识别方法，讨论了基于特征脸的人脸识别算法的设计，这种方法主要是通过对人的正脸进行二维矩阵描述，并将其投影到一个已经训练好的特征空间中，识别时只需要比较已知的人脸权值即可，这种方法计算速度快，容易发展成商业技术。
基于opencv的人脸识别开题报告
基于opencv的人脸识别开题报告一、选题背景随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术逐渐成为了热门研究领域。
人脸识别技术可以应用于安全监控、人脸支付、人脸解锁等多个领域，具有广阔的应用前景。
而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具，被广泛应用于人脸识别领域。
本文将基于OpenCV，探讨人脸识别技术的实现原理和应用。
二、研究目的本研究旨在通过OpenCV实现人脸识别技术，探索其在实际应用中的可行性和效果。
具体目标如下：1. 研究OpenCV中人脸识别的基本原理和算法；2. 实现基于OpenCV的人脸检测和识别功能；3. 评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性；4. 探讨人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域的应用前景。
三、研究内容和方法1. 研究内容本研究将主要包括以下内容：（1）OpenCV中人脸识别的基本原理和算法研究：了解OpenCV中人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取和匹配等关键步骤。
（2）基于OpenCV的人脸检测和识别功能实现：利用OpenCV提供的函数和工具，实现人脸检测和识别功能，并进行算法优化和性能测试。
（3）人脸识别系统的准确性和稳定性评估：通过对已知人脸数据集的测试，评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性，并进行性能分析和改进。
（4）人脸识别技术的应用前景探讨：结合实际应用场景，探讨人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域的应用前景，提出相应的建议和改进方案。
2. 研究方法本研究将采用以下方法进行实施：（1）文献调研：通过查阅相关文献和资料，了解人脸识别技术的发展历程、基本原理和算法。
（2）编程实现：利用OpenCV提供的函数和工具，使用Python或C++等编程语言，实现人脸检测和识别功能。
（3）数据集准备：收集和整理包含人脸图像的数据集，用于训练和测试人脸识别系统。
（4）系统评估：通过对已知人脸数据集的测试，评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性，并进行性能分析和改进。
《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的发展，人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分。
该技术被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为一种强大的计算机视觉库，为开发者提供了进行人脸识别系统的设计和实现的可能。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统设计，包括其设计思路、实现方法和应用前景。
二、系统设计目标本系统设计的主要目标是实现高效、准确的人脸识别功能。
通过使用OpenCV的强大功能，系统将能够实现对人脸的检测、跟踪、识别和比对。
此外，系统还应具有良好的实时性和稳定性，以满足实际应用的需求。
三、系统设计原理本系统设计主要基于OpenCV的人脸识别技术，包括人脸检测、特征提取和人脸比对三个主要步骤。
1. 人脸检测：通过OpenCV中的人脸检测算法，系统能够在图像或视频中检测出人脸。
这些算法通常基于肤色模型、形状模型或深度学习模型等。
2. 特征提取：检测到人脸后，系统将提取出人脸的特征。
这些特征通常包括面部关键点的位置、纹理特征、深度学习特征等。
OpenCV提供了多种特征提取方法，如HOG、SIFT、SURF等。
3. 人脸比对：提取出特征后，系统将进行人脸比对。
这通常通过将提取的特征与数据库中已知的特征进行比对来实现。
比对的算法可以是基于距离度量、相似度度量等。
四、系统设计实现1. 硬件环境：本系统设计的硬件环境包括计算机、摄像头等。
计算机应具备足够的计算能力以支持实时的人脸识别处理，摄像头应具备高清、稳定的图像采集能力。
2. 软件环境：本系统设计的软件环境主要基于OpenCV和Python。
OpenCV用于实现人脸识别的核心算法，Python则用于编写系统的主程序和用户界面。
3. 系统实现流程：首先，通过摄像头实时采集图像或视频；然后，使用OpenCV中的人脸检测算法检测出图像中的人脸；接着，提取出人脸的特征；最后，将提取的特征与数据库中已知的特征进行比对，实现人脸识别。
基于opencv的人脸识别毕业设计
基于opencv的人脸识别毕业设计一、引言人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人脸识别技术已被广泛应用于安防监控、人脸支付、智能门禁等领域。
本文将以基于opencv 的人脸识别技术为研究对象，设计一种高效、准确的人脸识别方案，作为毕业设计的主题。
二、背景介绍1. 人脸识别技术发展历程人脸识别技术的发展经历了传统图像处理、特征提取、模式识别等阶段，近年来，随着深度学习技术的成熟，人脸识别技术取得了突破性进展。
基于深度学习的人脸识别算法不仅能够实现高精度的人脸检测和识别，还能适应不同光照、姿态和表情下的人脸识别任务。
2. opencv在人脸识别中的应用opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器视觉算法库。
opencv的简单易用、跨评台兼容等特性，使其成为人脸识别技术开发中的重要工具。
许多经典的人脸检测、人脸识别算法都有基于opencv的实现。
三、研究内容与目标本文拟以基于opencv的人脸识别技术为研究对象，结合深度学习技术和opencv图像处理算法，设计一种高效、准确的人脸识别方案。
具体研究内容和目标如下：1. 掌握opencv图像处理和人脸识别的基本原理与算法；2. 分析深度学习在人脸识别中的应用，并结合opencv实现深度学习模型；3. 设计并实现一个基于opencv的人脸检测和识别系统；4. 评估所设计系统的准确性、鲁棒性和实时性，并与市面上主流的人脸识别系统进行性能比较。
四、研究方法与流程1. 研究方法本研究将采用文献调研、实验分析和系统设计等方法，通过阅读相关文献，深入了解深度学习和opencv在人脸识别中的应用；结合实际数据集，分析人脸识别算法的性能和特点；基于opencv和深度学习框架，设计实现人脸识别系统，并进行性能评估。
2. 研究流程（1）文献综述：梳理文献，了解人脸识别领域的研究现状和发展趋势；（2）数据准备：收集人脸图像数据集，用于实验分析和算法训练；（3）算法实现：基于opencv和深度学习框架，实现人脸检测和识别算法；（4）系统设计：设计一个基于opencv的人脸识别系统，包括图像预处理、特征提取和匹配识别等模块；（5）性能评估：通过实验评估所设计系统的准确性、鲁棒性和实时性，并与市面上主流的人脸识别系统进行性能比较；（6）撰写毕业设计论文。
opencv人脸对比相似度代码
opencv人脸对比相似度代码概述本文档介绍了如何使用O pe nC V库中的人脸识别算法，编写一个可以计算两张人脸图片相似度的代码。
通过该代码，您可以进行人脸匹配、人脸识别等场景的开发和应用。
前言随着计算机视觉技术的迅猛发展，人脸识别在安防、人机交互等领域得到了广泛的应用。
而人脸对比的相似度计算是人脸识别中的重要一环，本文将向您介绍如何使用Op en CV库中的人脸识别算法来实现人脸对比的相似度计算。
准备工作安装O p e n C V库首先，您需要在您的计算机上安装Op en CV库。
您可以通过以下命令在终端中安装Op en CV库：p i pi ns ta ll op en cv-p yt ho n下载示例图片为了演示人脸对比的相似度计算，我们需要准备两张人脸图片作为示例。
您可以从网络上下载两张人脸图片，并确保图片文件的路径正确。
代码实现以下是实现人脸对比相似度计算的代码示例：i m po rt cv2d e fc al cu la te_s imi l ar it y(im ag e1,im a ge2):加载Haar特征分类器f a ce_c as ca de=c v2.C as ca de Cl a s si fie r(c v2.d at a.ha arc a sc ad e s+'h aa rc as ca de_fr o nt al fa ce_d ef aul t.x ml')读取图片并转为灰度图像i m g1=c v2.i mr ea d(i m ag e1)i m g1_g ra y=cv2.cvt C ol or(i mg1,cv2.C O LO R_BG R2GR AY)i m g2=c v2.i mr ea d(i m ag e2)i m g2_g ra y=cv2.cvt C ol or(i mg2,cv2.C O LO R_BG R2GR AY)检测人脸f a ce s1=f ac e_ca sca d e.de te ct Mu lt iSc a le(i mg1_gr ay,sc a le Fa c t o r=1.1,mi nN ei ghb o rs=5,m in Si ze=(30,30))f a ce s2=f ac e_ca sca d e.de te ct Mu lt iSc a le(i mg2_gr ay,sc a le Fa c t o r=1.1,mi nN ei ghb o rs=5,m in Si ze=(30,30))若未检测到人脸，则返回相似度为0i f le n(fa ce s1)==0o r le n(fa ce s2)==0:r e tu rn0提取人脸区域并进行对比f o r(x1,y1,w1,h1)i n fa ce s1:f o r(x2,y2,w2,h2)i n fa ce s2:f a ce1=im g1_g ra y[y1:y1+h1,x1:x1+w1]f a ce2=im g2_g ra y[y2:y2+h2,x2:x2+w2]使用相似度算法对人脸进行对比，例如欧氏距离、余弦相似度等返回相似度值r e tu rn si mi la ri ty_v al ue使用示例以下是使用刚刚编写的代码对两张示例图片进行人脸对比相似度计算的示例：i m ag e1="pa th/t o/i m ag e1.j pg"i m ag e2="pa th/t o/i m ag e2.j pg"s i mi la ri ty=c al cul a te_s im il ar it y(i m ag e1,i ma ge2)p r in t("人脸对比相似度：",s im il ar it y)总结通过上述代码示例，您可以了解到如何使用O pe nC V库中的人脸识别算法来实现人脸对比的相似度计算。
opencv python 人脸 detectmultiscale 参数
opencv python 人脸detectmultiscale 参数在Python中使用OpenCV库进行人脸检测时，`detectMultiScale`函数是一个常用的方法。
这个函数可以从图像中检测出多个人脸，并返回每个脸部的位置和大小。
函数的基本用法如下：```pythonimport cv2# 加载Haar分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/path/to/haarcascade_frontalface_default.xml')# 读取图像img = cv2.imread('path/to/image.jpg')# 将图像转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 调用detectMultiScale函数检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(30, 30),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)# 打印检测到的人脸数量print("Detected {0} faces!".format(len(faces)))# 循环遍历检测到的人脸for (x, y, w, h) in faces:# 绘制人脸矩形cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 显示图像cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey()```函数`detectMultiScale`的参数意义如下：- `gray`：必须是灰度图像。
- `scaleFactor`：图像缩放比例，用来调整检测人脸的大小，默认为1.1。
opencv人脸识别原理
opencv人脸识别原理OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了很多用于处理图像和视频的函数和算法。
在OpenCV中，人脸识别是一个重要的应用领域。
其原理主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：首先，将输入的图像转换为灰度图像，这是因为灰度图像只有一个通道，便于加速运算。
然后，可以对图像进行一些预处理操作，如直方图均衡化、高斯滤波等，以提高识别效果。
2. 面部检测：OpenCV使用级联分类器(Cascade Classifier)来进行面部检测。
这是一种基于机器学习的方法，通过训练一个分类器来识别面部特征。
级联分类器是由多个简单特征分类器级联而成，使用Haar特征提取器和Adaboost训练技术来实现。
3. 特征提取：一旦检测到面部区域，OpenCV会使用特征提取算法来提取面部的特征。
这些特征可以是面部区域的几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等，也可以是纹理特征，如局部二值模式(LBP)、小波变换等。
4. 特征匹配：接下来，OpenCV将使用已知的特征模板与提取到的面部特征进行匹配。
这可以通过比较特征向量之间的距离或使用分类器来完成。
匹配过程将对输入的面部特征与已知的人脸特征进行比对，以确定识别结果。
5. 人脸识别：最后，OpenCV将根据匹配结果进行人脸识别。
如果匹配率达到预设的阈值，则认为是同一个人。
否则，将确定为其他人或无法识别。
总的来说，OpenCV的人脸识别原理是通过面部检测、特征提取和特征匹配等步骤来实现的。
通过这些步骤，OpenCV能够准确地识别并区分不同的人脸。
android opencv facedetectyn 用法
android opencv facedetectyn 用法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Android中使用OpenCV进行人脸检测的方法是通过使用OpenCV库中的人脸检测算法来识别图像中的人脸。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多强大的图像处理和计算机视觉算法，包括人脸检测。
人脸检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，它通常包括在一张图像中检测出所有的人脸，并标记出它们的位置。
人脸检测在很多应用中都被广泛使用，比如人脸识别、人脸表情识别、人脸跟踪等。
在Android应用中使用OpenCV进行人脸检测首先需要在项目中引入OpenCV库。
可以通过gradle添加依赖来引入OpenCV库，如下所示：implementation 'org.opencv:opencv-android:3.4.1'然后在代码中进行初始化OpenCV库，在Activity的onCreate 方法中调用OpenCVLoader.initDebug()方法进行初始化，如下所示：if (!OpenCVLoader.initDebug()) {Log.e("OpenCV", "初始化失败");} else {Log.d("OpenCV", "初始化成功");}}初始化成功后就可以使用OpenCV库中的人脸检测算法来进行人脸检测了。
OpenCV提供了CascadeClassifier类来实现人脸检测，它可以加载已经训练好的人脸检测器，如haarcascade_frontalface_default.xml。
在使用CascadeClassifier进行人脸检测时，首先需要创建一个CascadeClassifier对象并加载人脸检测器，如下所示：CascadeClassifier faceCascade = new CascadeClassifier();faceCascade.load(context.getResources().openRawResource(R.ra w.haarcascade_frontalface_default));然后可以使用CascadeClassifier的detectMultiScale方法来进行人脸检测，它会返回检测到的人脸的矩形区域。
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ＯｐｅｎＣＶ手册。 ２．２程序实现
（１）新建一个Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋ＭＦＣ项目。取名为“Ｆａｃｅ
Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，选择应用程序类型为“单文档”。将菜单中多余的
项去掉，并添加一项“人脸检测”，其ＩＤ为
“ＩＤ＿ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｅｄ”。并生成该菜单项的消息映射函数。
（２）在“ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ．ｈ”头文件中添加以下灰底色
部分程序代码：
，，南京森林公安高等专科学校江林升
／／ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ．ｈ：ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ类的接口 物ｒａｇｍａ ｏｎｃｅ ＃ｉｎｃｌｕｄｅ。ｃｖ．ｈ。
＃ｉｎｃｌｕｄｅ。ｈｉｇｈｇｕｉ．ｈ。 ｃｌａｓｓ ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ：ｐｕｂｌｉｃ ＣＶｉｅｗ ｛ ｐｒｏｔｅｃｔｅｄ：／／仅从序列化创建
ｌ＊．ＪＰｇｌ（。．ｂｍｐ）｜＊．ｂｍＰｌ’，ＮＵＬＬ）； ／／从文件对话窗口中打开图像
ｉｆ（ＯｐｅｎＤＩｇ．ＤｏＭｏｄａｌｏｉ＝ＩＤＯＫ）
ｒｅｔｕｒｎ；
／／获得文件名 ｆｉｌｅＮａｍｅ＝ＯｐｅｎＤＩｇ．ＧｅｔＰａｔｈＮａｍｅ０； ／／ｇ，耍的类型转换 ｓｔｄ：：ｓｔｒｉｎｇ ｔｅｍｐＮａｍｅ＝《ＬＰＣＳＴＲ）ＣＳｔｒｉｎｇＡ（ｆｉｌｅＮａｍｅ）； ｃｏｎｓｔ ｃｈａｒ。ｔｍｐ＝ｔｅｍｐＮａｍｅ．ｃ＿ｓｔｒ０； ／／打开文件，若失败则返回
～ ～ 一 ～一 一 ～ 一 ～ ～ 一 一 一 实～ 用一 第一
一一 一一 一～ 一 ～～ 一 一 一
一智 一慧 一密 一集
． ．一． ．兰
幂，ｌ ｆｆｌ ＯｐｅｎＣＶ实现人脸检测
江林升
摘要：ＯｐｅｎＣＶ全称是指开放的计算机视觉资源代码，它具有统一的结构和功能定义、强 大的图像和矩阵运算能力、方便灵活的接口等特点。在Ｖｉｓｕａｌ ｃ＋＋２００５环境下，给出了利用
’
２程序开发
人脸检测是一个非常先进的问题，它是人脸研究的一个主
要方向，其任务是对于一幅给定的图像，采用一定的策略对其
进行搜索，以确定其中是否含有人脸、含有多少个人脸。以及
所含人脸的位置、大小和姿态。人脸检测的算法很多．
Ａｄａｂｏｏｓｔ算法是其中的一种。Ａｄａｂｏｏｓｔ算法虽然十分复杂，但
应用ＯｐｅｎＣＶ提供的甬数和分类器进行人脸检测将是十分容 易。
ｖｏｉｄ ｄｅｔｅｃｔ＿ａｎｄ＿ｄｒａｗｆ Ｉｐｌｌｍａｇｅ。ｉｍｇ｝：
一
Ｉｐｌｌｍａｇｅ‘ｓｒｃ；／／载入的图像
＝
（３）在“ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ．ｃｐｐ”文件中添加以下灰底色 部分程序代码：
／／ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ．ｃｐｐ：ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ类的实现 搦ｎｃｌｕｄｅ’ｓｔｄａ仅．ｈ－ ＃ｉｎｃｌｕｄｅ。ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ．ｈ‘ ＃ｉｎｃｌｕｄｅ‘ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＤｅｃ．ｈ。 ＃ｉｎｃｌｕｄｅ。ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏቤተ መጻሕፍቲ ባይዱＶｉｅｗ．ｈ‘ ＃ｉｎｃｌｕｄｅ＜ｓｔｒｉｎｇ＞ ＃ｉｆｄｅｆ ＤＥＢＵＧ ＃ｄｅｆｉｎｅ ｎｅｗ ＤＥＢＵＧ—ＮＥＷ ＃ｅｎｄｉｆ ，，ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ ｌＭＰＬＥＭＥＮＴ ＤＹＮＣＲＥＡＴＥ（ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ，ＣＶｉｅｗ） ＢＥＧＩＮ—ＭＥＳＳＡＧＥ—ＭＡＰ（ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ，ＣＶｉｅｗ）
ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ０；
ＤＥＣＬＡＲＥ—ＤＹＮＣＲＥＡＴＥ（ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ｝ ，／属性
ｐｕｂｌｉｃ：
４，
ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＤｏｃ’ＧｅｔＤｏｃｕｍｅｎｔ（）ｃｏｎｓｔ；
ＣｖＨａａｒＣＩａｓｓｉｆｉｅｒＣａｓｃａｄｅ‘ｃａｓｃａｄｅ；／／特征器分类
ＣｖＭｅｍＳｔｏｒａｇｅ‘ｓｔｏｒａｇｅ；
Ｗｉｎｄｏｗｓ下运行，也可以在Ｌｉｎｕｘ下运行。ＯｐｅｎＣＶ的源代码 是用Ｃ和Ｃ＋＋所编写且完全开放的．因此具有很好的可移植 性。在Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋４－６．０、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｔｕｄｉｏ ２００３ 及Ｂｏｄａｎｄ Ｃ＋＋ＢｕｉｌｄｅｒＸ等环境下均可方便地使用ＯｐｅｎＣＶ所 提供的库来进行实际开发．本程序以Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋２００５作为开 发环境。
ｃｅｎｔｅｒ．Ｙ拳ｃｖＲｏｕｎｄ《《ｒ一＞ｙ＋ｒ－＞ｈｅｉｇｈｔ。０．５）＊ｓｃａｌｅ）；
＜ＯｐｅｎＣＶ安装目录＞＼ＯｐｅｎＣＶｋｃｖａｕｘｋｉｎｃｌｕｄｅ
图１
＜ＯｐｅｎＣＶ安装目录＞＼ＯｐｅｎＣＶ、ｎｎＮｎｃｌｕｄｅ
＜ＯｐｅｎＣＶ安装目录．＞＼ＯｐｅｎＣＶｋｏｔｈｅｄｉｂｓｋｈｉｇｈｇｕｉ ＜ＯｐｅｎＣＶ安装目录＞＼。ｐｅｎＣＶｂｔｈｅ ｒ｜ｉｂｓ、ｃｖｃａｍ、ｉ九ｃｆ“ｄｅ
＜ＯｐｅｎＣＶ安装目录＞＼ＯｐｅｎＣＶＷｌｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ
ＯＮ—ＣＯＭＭＡＮＤ《ＩＤ—ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｅｄ． ＆ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ：：ＯｎＦａｃｅｄｅｔｅｃｔｅｄ） ＥＮＤ—ＭＥＳＳＡＧＥ—ＭＡＰ（》 ／／ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ构造／析构
ｃｏｎｓｔ ｃｈａｒ。ｃａｓｃａｄｅ＿ｎａｍｅ＃‘ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅ＿ｆｒｏｎｔａｌｆａｃｅ＿ａｌｔ．ｘｍｌ”：∥分类器的名称 ／／ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ消息处理程序 ｖｏｉｄ ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ：：ＯｎＦａｃｅｄｅｔｅｃｔｅｄ（｝ ，／人脸检测菜单响应事件
于检测图像中目标的函数是ｃｖＨａａｒＤｅｔｅｃｔＯｂｊｅｅｔｓ，该函数使用 指针对某目标物体（如人脸）训练的级联分类器在图像中找到
包含目标物体的矩形区域，并将这些区域作为一序列的矩形框
返回。分类器在使用后需要被显式释放．所用的函数为
ｃｖＲｅｌｅａｓｅＨａａｒＣｌａｓｓｉｆｉｅｒＣａｓｃａｄｅ，这些函数原型请参看有关
１ ０ｐｅｎＧＶ在Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋２００５下的安装与 配置
１．１ ＯｐｅｎＣＶ安装 首先到ＯｐｃｎＣＶ的官方网站下载ＯｐｅｎＣＶ并进行安装，安
装过程很简单。只要按照安装向导一步一步进行即可。 １．２对Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋２００５进行全局设置
（１）打开Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋２００５，选择“Ｔｏｏｌｓ（工具）Ｉ Ｏｐｔｉｏｎｓ （选项）”菜单项，弹出如图１所示的对话框。
Ｉｐｌｌｍａｇｅ。ｇｒａｙ＝ｃｖＣｒｅａｔｅｌｍａｇｅ｛ｃｖＳｉｚｅ《ｉｍｇ一＞ｗｉｄｔｈ。 ｉｔｕｇ－＞ｈｅｉｇｈｔ），８，１｝：
Ｉｐｔｌｍａｇｅ。ｓｍａｌｌ—ｉｍｇ＝ｃｖＣｒｅａｔｅｌｍａｇｅ（ｃｖＳｉｚｅ｛ｃｖＲｏｕｎｄ 《ｉｍｇ－＞ｗｉｄｔｈ／ｓｃａｌｅ），ｃｖＲｏｕｎｄ（ｉｍｇ－＞ｈｅｉｇｈｔＪｓｃａｌｅ）），８，１）：
ｉｆ（《ｓｒｃ＝ｃｖＬｏａｄｌｍａｇｅ（ｔｍｐ， ＣＶ—ＬＯＡＤ—ＩＭＡＧＥ＿ＡＮＹＣＯＬＯＲ））；＝０）
ｒｅｔｕｒｎ；
∥加载（分类器层叠）训练库 ｃａｓｃａｄｅ＝ｆＣｖＨａａｒＣｌａｓｓｉｆｉｅｒＣａｓｃａｄｅ。）ｃｖＬｏａｄ《 ｃａｓｃａｄｅ—ｎａｍｅ，０，０，０）：
∥加载不成功则显示错误讯息，并退出 ｉｆ（ｃａｓｃａｄｅ》
万方数据
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实用第一／智慧密集
３ＣｖＳｅｑ
‘。
ｓｔｏｒａｇｅ＝ｃｖＣｒｅａｔｅＭｅｍＳｔｏｒａｇｅ（０）；
ｃｖＮａｍｅｄＷｉｎｄｏｗ（。人脸检测。． ＣＶ＿ＷＩＮＤＯＷ＿ＡＵＴＯＳＩＺＥ）：／／创建窗口
／，如果图片存在则分析并显示结果，否则退出程序 ｉｆ（ｓｒｃ）ｄｅｔｅｃｔ＿ａｎｄ—ｄｒａｗ（ｓｒｃ）；／／调用人脸检与标示事僻
ｃｖＲｅｌｅａｓｅｌｍａｇｅ（＆ｓｒｃ）； ｃｖＲｅｌｅａｓｅＭｅｍＳｔｏｒａｇｅ（＆ｓｔｏｒａｇｅ｝： ｝ ｅｌｓｅ
｛ ＡｆｘＭｅｓｓａｇｅＢｏｘ（Ｌ。无法加载分类器，请确认后熏试！‘）； ｝ ｃｖＲｅｌｅａｓｅＨａａｒＣｌａｓｓｉｆｉｅｒＣａｓｃａｄｅｆ＆ｃａｓｃａｄｅ｝： ｝ ｖｏｉｄ ＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＶｉｅｗ：：ｄｅｔｅｃｔ＿ａｎｄ＿ｄｒａｗ（Ｉｐｌｌｍａｇｅ’ｉｍｇｙ ∥人脸检与标示事件 ｌ ｓｔａｔｉｃ ＣｖＳｃａｌａｒ ｃｏｌｏｒ［１＝｛０，０，２５５｝； ，，用于设置标示图像中人脸的颜色 ｄｏｕｂｌｅ ｓｃａｌｅ＝１．３：
｛
，，ＴＯＤＯ：在此添加命令处理程序代码
’
ＣＳｔｒｉｎｇ ｆｉｌｅＮａｍｅ；
／／ｊＩ丁开文件对话窗口
ＣＦｉｌｅＤｉａｌｏｇ ＯｐｅｎＤＩｇ（ＴＲＵＥ．ＮＵＬＬ，ＮＵＬＬ，
ＯＦＮ—ＨｌＤＥＲＥＡＤＯＮＬＹ ｌ ＯＦＮ—ＯＶＥＲＶＶＲＩＴＥＰＲＯＭＰＴ Ｉ ＯＦＮ—ＮＯＣＨＡＮＧＥＤＩＲ．０图像文件格式ＪＰＧ ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ（’．ｊｐｇ｝
（２）在左侧列表框中选择“Ｐｒｏｊｅｃｔｓ ａｎｄ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ（项目和 解决问题方案）Ｉ ＶＣ＋＋Ｄｉｒｅｃｔｏｒｉｅｓ（ＶＣ＋＋目录）”。
（３）在“Ｓｈｏｗ ｄｉｒｅｃｔｏｒｉｅｓ ｆｏｒ（显示以下内容的目录）”下 拉列表框中选择。Ｌｉｂｒａｒｙ Ｆｉｌｅｓ（库文件）”。
（４）在右侧库文件列表框中定位并添加“＜ＯｐｃｎＣＶ安装 目录＞＼ＯｐｅｎＣＶ、ｌｉｂ”。
ｉｎｔ ｉ：
ｃｖＣｖｔＣｏｌｏｒ（ｉｍｇ，ｇｒａｙ，ＣＶ－８ＧＲ２ＧＲＡＹ｝：
ｃｖＲｅｓｉｚｅ《ｇｒａｙ，ｓｍａｌｌ—ｉｍｇ，ＣＶ＿ＩＮＴＥＲ—ＬＩＮＥＡＲ）： ｃｖＥｑｕａｌｉｚｅＨｉｓｔ（ｓｍａｌｌ—ｉｍｇ，ｓｍａｌｌ—ｉｍｇ）： ｃｖＣｌｅａｒＭｅｍＳｔｏｒａｇｅ（ｓｔｏｒａｇｅ）： ｉｆ（ｃａｓｃａｄｅ）