OpenCV人脸识别：获取人脸轮廓的完整C++示例

在OpenCV中，人脸轮廓检测是一个常见的计算机视觉任务，用于识别人脸并提取其关键特征。这段给出的源代码主要涉及以下几个关键步骤： 1. **库导入**: 首先，程序导入了必要的OpenCV头文件`cv.h`和`highgui.h`，这些头文件包含了OpenCV的基本数据结构、函数和图像处理相关的API。 2. **图像预处理**: 使用`cvSmooth`函数对原始图像`src`进行高斯滤波，降低噪声，使后续处理更为精确。`CV_GAUSSIAN`参数表示采用高斯滤波器。 3. **阈值处理**: `cvThreshold`函数将图像转换为二值图像，通过设置阈值`thresh`来区分前景和背景。这有助于突出人脸区域，便于后续轮廓检测。 4. **创建存储对象**: `CvMemStorage`是一个内存管理结构，用于存储轮廓等图像分析结果。如果`storage`为空，会创建一个新的`CvMemStorage`对象，否则清空并重用。 5. **轮廓查找**: `cvFindContours`函数是寻找轮廓的关键部分。它在二值图像`img`中搜索轮廓，并返回一个链表结构`contour`。参数`CV_RETR_CCOMP`表示获取所有连通组件，`CV_CHAIN_APPROX_NONE`则保留轮廓的完整形状。 6. **绘制人脸轮廓**: 循环遍历找到的每个轮廓`contour`，使用`cvBoundingRect`函数计算每个轮廓的边界框，然后在`dst`图像上绘制矩形和边界线。红色矩形表示轮廓边界，绿色线条则是轮廓的上、下、左、右边缘。 7. **显示结果**: 最后，使用`cvShowImage`函数显示处理后的二值图像和带有轮廓的`dst`图像。 通过这段代码，用户可以实现基于OpenCV的人脸轮廓检测功能，这对于人脸识别、面部表情识别、人像分割等应用非常有帮助。实际使用时，可能还需要结合其他技术，如人脸对齐、特征提取（如Haar特征或HOG）和机器学习算法（如SVM或深度学习）来提高识别准确性和性能。