opencv人脸识别代码c++

在 OpenCV 中，人脸检测通常涉及以下几个步骤：

1. **库加载**：首先需要导入 `opencv2/objdetect` 和 `opencv2/highgui` 库，这两个包含了 Haar 级联分类器和支持向量机（SVM）的人脸检测模块。

#include <opencv2/objdetect.CascadeClassifier.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

2. **加载级联分类器**：这是关键部分，你需要一个训练好的 Haar 级联文件（如 `haarcascade_frontalface_default.xml`），它定义了人脸特征。

cv::CascadeClassifier face_cascade;
if (!face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml")) {
    std::cerr << "Failed to load face cascade" << std::endl;
    exit(1);
}

3. **读取图像并预处理**：从硬盘或网络获取图片，然后转换成灰度，并调整大小以便于快速处理。

cv::Mat img = cv::imread("input.jpg");
cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::resize(img, img, cv::Size(), 0.5, 0.5);

4. **人脸检测**：应用级联分类器到图像上，找出可能的人脸区域。

std::vector<cv::Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale(img, faces, 1.1, 4, 0|cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));

5. **显示结果**：对于每个检测到的人脸，可以在原始图像上绘制矩形框。

for (const auto& face : faces) {
    cv::rectangle(img, face, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
}
cv::imshow("Face Detection", img);
cv::waitKey();

6. **保存或进一步处理**：如果需要，可以将结果显示出来，也可以对人脸做进一步的操作，比如识别、跟踪等。

cv::imwrite("output.jpg", img); // 保存结果