OpenCV实现二维人脸检测：基于Haar分类器

二维人脸检测是一种计算机视觉技术，主要用于在图像或视频中识别并定位人脸。在提供的代码片段中，主要涉及到OpenCV（开源计算机视觉库）的应用，它在人脸识别领域被广泛应用。OpenCV中的Haar特征级联分类器（CvHaarClassifierCascade）是人脸检测的核心组件，这种算法利用机器学习训练出一组可以匹配人脸特征的模板。 首先，代码导入了OpenCV的一些关键头文件，如cv.h、highgui.h等，这些文件包含了图像处理和GUI操作的基础函数。然后定义了一个静态全局变量`storage`，用于存储检测结果，以及另一个全局变量`cascade`，用于存储加载的人脸检测级联分类器模型。模型的路径在`cascade_name`中指定，这里是`E:/ProgramFiles(x86)/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml`，表示使用的是正面人脸检测分类器。 `main()`函数部分，首先创建了一个CvCapture对象`capture`，这个对象通常用于捕获来自文件或摄像头的图像。接下来，尝试加载级联分类器，如果加载失败，程序会输出错误信息并返回-1。然后创建一个内存存储区`storage`和一个窗口用于显示结果。 `detect_and_draw()`函数是实际执行人脸检测的部分，它接收一个IplImage对象（一种OpenCV特定的图像结构），进行人脸检测并使用`cvDrawRect()`函数在检测到的人脸区域绘制矩形框。函数内部的具体实现并未在给出的代码片段中展示，但通常会调用`cvHaarDetectObjects()`函数，该函数基于输入图像和级联分类器进行人脸检测。 `main()`函数中，通过`cvLoadImage()`加载一张图片，如"timg.jpg"，然后调用`detect_and_draw()`对其进行人脸检测，并在"result"窗口中显示结果。最后，释放图像资源，关闭窗口，并在循环中等待用户按键，直到按下任意键后退出程序。 总结起来，这段代码展示了如何使用OpenCV进行二维人脸检测的基本流程：加载预训练的级联分类器模型，捕获和读取图像，执行人脸检测，并在屏幕上显示检测结果。这对于开发基于计算机视觉的人脸识别应用非常基础，后续可能还需要对检测结果进行进一步处理，如人脸定位、姿态估计或表情分析等。