使用OpenCV 2.4.5 Haar级联进行人脸检测:教程与示例

需积分: 3 6 下载量 80 浏览量 更新于2024-09-14 收藏 6KB TXT 举报
人脸检测程序是一段基于OpenCV库(版本2.4.5)实现的代码,主要目的是在给定的图像上应用Haar特征分类器进行人脸检测,并在检测到人脸后进行绘制。该程序使用了C++编程语言,利用了OpenCV提供的`CvHaarClassifierCascade`类,这是一种预训练的机器学习模型,用于识别图像中的特定对象,如人脸。 首先,程序包含了必要的OpenCV头文件,如`cv.h`, `highgui.h`, `stdio.h`, `stdlib.h`, 等,这些文件提供了图像处理、内存管理以及输入输出功能的基础。`#ifdef EiC`可能是在特定环境下的宏定义,例如在Embarcadero C++ Compiler (EiC)中。 函数`detect_and_draw`是关键部分,它接受一个`IplImage`类型的输入图像,对图像进行人脸检测并调用`cv::CascadeClassifier::detectMultiScale`方法,这个方法根据预训练的Haar特征模板在图像的不同尺度和位置寻找人脸。检测到的人脸区域会被标记出来并进行高亮显示,通过`cv::rectangle`函数实现。 程序的主函数`main`负责初始化摄像头捕获(`CvCapture`),读取输入图像(`IplImage* frame`),并根据命令行参数选择人脸检测模型。如果用户提供了`--cascade=`选项,会使用指定的XML文件作为Haar分类器;如果没有提供,程序默认使用的是`haarcascade_frontalface_alt2.xml`,这是OpenCV中预置的人脸检测模型之一,适用于正脸检测。 注意,`input_name`变量存储的是输入图像文件的路径,如果没有通过命令行指定,程序会使用硬编码的路径。另外,代码中还留有一个未完成的注释,提到`haarcascade_profileface.xml`,这可能是另一个可供选择的人脸检测模型,适用于侧脸检测。 这个程序展示了如何使用OpenCV库进行基本的人脸检测,以及如何与用户输入进行交互,灵活地选择不同的分类器模型。在实际应用中,可能还需要对检测结果进行进一步处理或与其他计算机视觉任务结合,如人脸识别、人脸跟踪等。