使用C++和OpenCV 3.0.0在Win7环境下实现人脸识别

资源摘要信息: "C++语言，基于win7+vs2013(2012)+opencv3.0.0实现人脸识别，视频获取脸部.zip" C++语言概述: C++是一种广泛使用的高级编程语言，由Bjarne Stroustrup于1983年在贝尔实验室开发。最初，C++被称为“C with Classes”，即“带有类的C”，它扩展了C语言，增加了面向对象的编程特性，如类和对象。C++支持多范式编程，包括面向对象、泛型和过程式编程。C++语言以其性能高效、表达能力强和灵活性而受到许多系统/应用软件开发者的青睐。 C++语言特点: - 静态类型检查：保证类型安全，减少运行时错误。 - 面向对象编程（OOP）：支持类、继承、多态和封装等面向对象的特性。 - 泛型编程：通过模板（Templates）支持编写与数据类型无关的代码。 - 运算符重载：允许自定义运算符的行为，适用于自定义类型。 - 异常处理：提供了一种结构化处理错误的方式。 - RTTI（运行时类型信息）：允许在运行时确定对象的类型。 - 命名空间：用于组织代码，避免命名冲突。 C++编译器和开发环境: 在本资源中提到的开发环境是基于Windows 7操作系统，使用Visual Studio 2013（或2012）作为开发工具。Visual Studio是由微软公司开发的一套集成开发环境（IDE），广泛用于C++及其他微软语言（如C#、***）的开发。它提供了代码编辑、编译、调试、发布等功能，并且支持第三方库和工具的集成。 OpenCV库概述: OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理和分析函数。OpenCV用C++编写，支持多种编程语言接口，如Python、Java等，并能利用多核处理器加速处理。在本资源中，OpenCV的版本为3.0.0。 OpenCV在人脸识别中的应用: OpenCV库中包含了人脸检测和识别的相关算法，例如基于Haar特征的级联分类器（Haar Cascade Classifier）可以用来检测图像中的人脸。而人脸识别则通常涉及更复杂的步骤，比如人脸对齐、特征提取和比较等。OpenCV库还提供了其他图像处理功能，如图像滤波、几何变换、特征检测、模板匹配等。 视频获取脸部的相关技术: 视频获取脸部通常涉及到视频流的处理。在C++和OpenCV环境中，可以通过视频捕获模块（如cv::VideoCapture类）从摄像头或其他视频源捕获视频流。捕获的视频帧可以用于进一步的图像处理和人脸识别算法的实现。 综合应用示例: 结合上述描述，本资源"基于win7+vs2013(2012)+opencv3.0.0实现人脸识别，视频获取脸部.zip"是一个压缩文件，其中应该包含了C++项目文件以及必要的代码示例和/或文档说明。用户可以使用Visual Studio打开这个项目，连接到视频源，然后使用OpenCV提供的函数和类来处理视频流，并实现实时的人脸检测和识别功能。这个项目可以帮助学习和理解如何在C++环境下使用OpenCV库进行图像处理和人脸相关技术的应用开发。