void detectAndDisplay(Mat frame); /** Global variables */ CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; /** @function main */ int main(int argc, const char** argv) { CommandLineParser parser(argc, argv, "{help h||}" "{face_cascade|data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml|Path to face cascade.}" "{eyes_cascade|data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|Path to eyes cascade.}" "{camera|0|Camera device number.}"); parser.about("\nThis program demonstrates using the cv::CascadeClassifier class to detect objects (Face + eyes) in a video stream.\n" "You can use Haar or LBP features.\n\n"); parser.printMessage(); String face_cascade_name = samples::findFile(parser.get<String>("face_cascade")); String eyes_cascade_name = samples::findFile(parser.get<String>("eyes_cascade")); //-- 1. Load the cascades if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { cout << "--(!)Error loading face cascade\n"; return -1; }; if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) { cout << "--(!)Error loading eyes cascade\n"; return -1; }; int camera_device = parser.get<int>("camera"); VideoCapture capture; //-- 2. Read the video stream capture.open(camera_device); if (!capture.isOpened()) { cout << "--(!)Error opening video capture\n"; return -1; } Mat frame; while (capture.read(frame)) { if (frame.empty()) { cout << "--(!) No captured frame -- Break!\n"; break; } //-- 3. Apply the classifier to the frame detectAndDisplay(frame); if (waitKey(10) == 27) { break; // escape } } return 0; }

这段代码是用于人脸和眼睛检测的，使用的是OpenCV库中的CascadeClassifier类。主函数中首先通过CommandLineParser获取命令行参数，包括人脸级联分类器和眼睛级联分类器的路径以及摄像头设备号。接着加载级联分类器，打开摄像头并不断读取视频流，对每一帧图像应用级联分类器进行检测，并在图像上绘制矩形框标记出检测到的人脸和眼睛。如果按下ESC键则退出程序。detectAndDisplay函数用于对每一帧图像进行人脸和眼睛检测的具体实现。

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void detectAndDisplay(Mat frame); /** Global variables / CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; /* @function main / int main(int argc, const char* argv) { CommandLineParser parser(argc, argv, "{help h||}" "{face_cascade|data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml|Path to face cascade.}" "{eyes_cascade|data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|Path to eyes cascade.}" "{camera|0|Camera device number.}"); parser.about("\nThis program demonstrates using the cv::CascadeClassifier class to detect objects (Face + eyes) in a video stream.\n" "You can use Haar or LBP features.\n\n"); parser.printMessage(); String face_cascade_name = samples::findFile(parser.get<String>("face_cascade")); String eyes_cascade_name = samples::findFile(parser.get<String>("eyes_cascade")); //-- 1. Load the cascades if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { cout << "--(!)Error loading face cascade\n"; return -1; }; if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) { cout << "--(!)Error loading eyes cascade\n"; return -1; }; int camera_device = parser.get<int>("camera"); VideoCapture capture; //-- 2. Read the video stream capture.open(camera_device); if (!capture.isOpened()) { cout << "--(!)Error opening video capture\n"; return -1; } Mat frame; while (capture.read(frame)) { if (frame.empty()) { cout << "--(!) No captured frame -- Break!\n"; break; } //-- 3. Apply the classifier to the frame detectAndDisplay(frame); if (waitKey(10) == 27) { break; // escape } } return 0; }写出实现步骤

这段代码的实现步骤为：

1. 通过CommandLineParser获取命令行参数，包括人脸级联分类器和眼睛级联分类器的路径以及摄像头设备号。
2. 加载级联分类器。
3. 打开摄像头并不断读取视频流。
4. 对每一帧图像应用级联分类器进行人脸和眼睛检测，并在图像上绘制矩形框标记出检测到的人脸和眼睛。
5. 如果按下ESC键则退出程序。