lbpcascade_frontalface.xml与 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml配合进行人眼检测的c++程序

### 回答1：
要使用lbpcascade_frontalface.xml和haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml进行人眼检测，可以使用OpenCV库中的CascadeClassifier类。首先，需要加载这两个XML文件，然后使用CascadeClassifier类的detectMultiScale()函数进行人脸和眼睛的检测。在检测到的人脸区域中再使用CascadeClassifier类的detectMultiScale()函数进行眼睛检测。代码示例如下:

#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    CascadeClassifier face_cascade, eye_cascade;
    face_cascade.load("lbpcascade_frontalface.xml");
    eye_cascade.load("haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml");

    Mat frame = imread("image.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    std::vector<Rect> faces;
    face_cascade.detectMultiScale(gray, faces);

    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        Mat faceROI = gray(faces[i]);
        std::vector<Rect> eyes;
        eye_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes);
        for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)
        {
            Point center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);
            int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);
            circle(frame, center, radius, Scalar(255, 0, 0), 2);
        }
    }

    imshow("result", frame);
    waitKey();
    return 0;
}

请注意，这只是一个示例程序，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。

### 回答2：
使用lbpcascade_frontalface.xml与 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml进行人眼检测的C程序可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入相关的C库，包括OpenCV库。

2. 加载lbpcascade_frontalface.xml和haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml文件。

3. 读取需要进行人眼检测的图像或视频。

4. 对图像进行灰度转换，将图像转换为灰度图像。

5. 使用加载的lbpcascade_frontalface.xml进行人脸检测。可以使用OpenCV提供的cvHaarDetectObjects()函数，该函数会返回检测到的人脸的矩形框位置。

6. 在每个检测到的人脸矩形框内，使用加载的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml进行人眼检测。同样可以使用cvHaarDetectObjects()函数，该函数会返回检测到的人眼的矩形框位置。

7. 在图像上绘制出检测到的人脸和人眼的矩形框，可以使用OpenCV提供的cvRectangle()函数。

8. 显示处理后的图像或视频。

以上步骤可以完成lbpcascade_frontalface.xml与 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml的配合使用，实现人眼检测的C程序。根据具体的需求，还可以对检测到的人脸和人眼进行额外的处理，例如计算眼睛的坐标并测量瞳孔距离等。

### 回答3：
lbpcascade_frontalface.xml和haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml是OpenCV中的两个预训练模型文件，它们可以配合使用以进行人眼检测的C程序编写。

首先，你需要在C程序中导入所需的头文件和库文件，确保正确使用OpenCV库。

接下来，加载lbpcascade_frontalface.xml模型文件，用于人脸检测。通过使用cvCascadeClassifier函数并传入lbpcascade_frontalface.xml的路径，你可以创建一个人脸检测器对象，例如：

CvHaarClassifierCascade* faceCascade;
faceCascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad("lbpcascade_frontalface.xml", 0, 0, 0);

然后，加载haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml模型文件，用于眼睛检测。创建一个眼睛检测器对象，例如：

CvHaarClassifierCascade* eyesCascade;
eyesCascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad("haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml", 0, 0, 0);

接下来，将所需的图片加载到CvMat对象中：

IplImage* img;
img = cvLoadImage("your_image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
CvMat* gray = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_8UC1);
cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

通过在图像上执行级联分类器检测，你可以检测人脸和眼睛。以下是一个示例代码，用于检测人脸和眼睛：

CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects(gray, faceCascade, storage, 1.1, 2, CV_HAAR_SCALE_IMAGE, cvSize(30, 30));

for (int i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++) {
    CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem(faces, i);
      
    CvPoint center;
    int radius;
    center.x = cvRound((r->x + r->width * 0.5));
    center.y = cvRound((r->y + r->height * 0.5));
    radius = cvRound((r->width + r->height) * 0.25);
    cvCircle(img, center, radius, CV_RGB(0, 255, 0), 3, 8, 0); // 在脸部画一个圆圈
 
    cvSetImageROI(gray, *r);
    CvSeq* eyes = cvHaarDetectObjects(gray, eyesCascade, storage, 1.1, 2, CV_HAAR_SCALE_IMAGE, cvSize(30, 30));
  
    for (int j = 0; j < (eyes ? eyes->total : 0); j++) {
        CvRect* er = (CvRect*)cvGetSeqElem(eyes, j);
        CvPoint eye_center;
        int eye_radius;
        eye_center.x = cvRound((r->x + er->x + er->width * 0.5));
        eye_center.y = cvRound((r->y + er->y + er->height * 0.5));
        eye_radius = cvRound((er->width + er->height) * 0.25);
        cvCircle(img, eye_center, eye_radius, CV_RGB(255, 0, 0), 3, 8, 0); // 在眼睛上画一个圆圈
    }
    cvResetImageROI(img);
}

cvNamedWindow("Face Detection", 1);
cvShowImage("Face Detection", img);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow("Face Detection");

最后，释放所使用的内存空间：

cvReleaseImage(&img);
cvReleaseMat(&gray);
cvReleaseMemStorage(&storage);
cvReleaseHaarClassifierCascade(&faceCascade);
cvReleaseHaarClassifierCascade(&eyesCascade);

这是一个用于人眼检测的基本C程序，使用了lbpcascade_frontalface.xml和haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml模型文件。当你在C程序中运行此代码，并提供一个图片，它将检测出人脸和眼睛，并在图片上进行可视化标记。