用C++与Opencv编写程序从摄像头获取人脸图像建立人脸图像库

首先需要安装Opencv库，并配置好开发环境，然后按照下面的步骤编写程序：

1. 导入Opencv库头文件和标准库头文件

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

2. 定义全局变量和函数

// 定义保存人脸图像的向量
std::vector<cv::Mat> faces;

// 定义函数，用于在图像中检测人脸并返回人脸矩形
cv::Rect detect_face(cv::Mat frame);

3. 主函数中获取摄像头输入并进行处理

int main(int argc, char** argv) {
    // 打开摄像头
    cv::VideoCapture cap(0);

    // 判断摄像头是否打开成功
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cerr << "ERROR: Could not open camera" << std::endl;
        return 1;
    }

    // 创建窗口
    cv::namedWindow("Camera", cv::WINDOW_NORMAL);

    // 循环处理每一帧图像
    while (true) {
        // 读取一帧图像
        cv::Mat frame;
        cap.read(frame);

        // 检测人脸并返回人脸矩形
        cv::Rect face_rect = detect_face(frame);

        // 如果检测到人脸，则保存人脸图像
        if (face_rect.width > 0 && face_rect.height > 0) {
            cv::Mat face = frame(face_rect).clone();
            faces.push_back(face);
        }

        // 显示图像
        cv::imshow("Camera", frame);

        // 按下ESC键退出循环
        if (cv::waitKey(1) == 27) break;
    }

    // 释放摄像头并销毁窗口
    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();

    // 显示保存的人脸图像数量
    std::cout << "Total faces detected: " << faces.size() << std::endl;

    // 保存人脸图像到文件
    for (int i = 0; i < faces.size(); i++) {
        std::string filename = "face_" + std::to_string(i) + ".jpg";
        cv::imwrite(filename, faces[i]);
    }

    return 0;
}

4. 完成detect_face函数的编写，用于检测人脸并返回人脸矩形

cv::Rect detect_face(cv::Mat frame) {
    // 加载人脸检测器
    cv::CascadeClassifier face_cascade;
    face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");

    // 转换为灰度图像
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 检测人脸
    std::vector<cv::Rect> faces;
    face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 5);

    // 如果检测到人脸，则返回人脸矩形
    if (faces.size() > 0) {
        return faces[0];
    } else {
        return cv::Rect();
    }
}

5. 编译并运行程序，摄像头会自动打开并开始捕捉图像，当检测到人脸时会保存人脸图像到本地文件。最后可以在保存的文件中查看保存的人脸图像。