使用OPENCV进行人脸识别的小程序

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"该资源是一个基于OpenCV实现的人脸识别小程序。主要利用OpenCV库中的CvHaarClassifierCascade类进行人脸识别,通过加载预训练的级联分类器模型(如haarcascade_frontalface_alt.xml)来检测图像或视频流中的人脸。程序的核心功能是检测并标注出图像中的人脸。" 在这个程序中,`detect_and_draw`函数负责实际的人脸检测和在图像上绘制检测结果。`CvMemStorage* storage`用于存储检测过程中产生的临时数据,而`CvHaarClassifierCascade* cascade`则是级联分类器的实例,用于执行人脸识别。 `main`函数是程序的入口点,它首先检查命令行参数,尝试从参数中获取级联分类器的路径(默认为"haarcascade_frontalface_alt2.xml")。如果没有提供参数,它会使用内置的默认路径。`CvCapture* capture`用于从摄像头或视频文件中捕获帧,`IplImage* frame`和`frame_copy`分别用于存储原始帧和处理后的帧。 程序的核心部分在于调用`cvHaarDetectObjects`函数,这个函数使用级联分类器在输入图像上进行滑动窗口检测,找出可能的人脸区域。检测到的人脸被添加到`storage`中,然后在`detect_and_draw`函数中,这些人脸矩形会被画在图像上,通常使用矩形框标示出来。 OpenCV的级联分类器是一种基于Adaboost算法的特征选择方法,它通过组合多个弱分类器形成一个强分类器,能够高效地识别复杂的目标。在这个案例中,级联分类器是预先训练好的,专门用于识别人脸。在运行时,程序会加载这个模型,并对每个图像帧应用它来检测人脸。 为了运行此程序,你需要确保已经安装了OpenCV库,并且提供了正确的级联分类器文件路径。如果你想要识别不同角度的脸部或者侧脸,可以更换不同的级联分类器模型,例如`haarcascade_profileface.xml`。 总结来说,这个程序展示了如何使用OpenCV进行实时或离线的人脸检测,是学习和理解OpenCV人脸识别功能的一个基础示例。通过此程序,开发者可以进一步了解OpenCV库的使用,以及Adaboost和级联分类器在计算机视觉中的应用。