"该资源是关于OpenCV的人脸检测程序facedetect的源代码，包含注释，适用于Visual Studio 2008和OpenCV 2.3.1。此程序可以直接连接摄像头进行实时调试，具有高效性和高检测率，即使部分脸部被遮挡也能识别。"
在OpenCV中，人脸检测是一个重要的应用，它基于Haar特征级联分类器，该技术最初由P. Viola和M. Jones提出。以下是对源代码中关键部分的详细解释：
1. 引入头文件：
```c++
#include"cv.h"
#include"highgui.h"
```
这些头文件是OpenCV的核心库，提供了图像处理和视频捕获的基本功能。`cv.h`包含了OpenCV的主要接口，而`highgui.h`则提供了用户界面和图像显示的函数。
2. 定义全局变量：
```c++
static CvMemStorage*storage = 0;
static CvHaarClassifierCascade*cascade = 0;
```
这两个变量分别用于存储检测过程中生成的数据结构（`CvMemStorage`）和Haar级联分类器对象（`CvHaarClassifierCascade`）。`CvMemStorage`是一个动态内存池，用于存放检测过程中产生的中间结果；`CvHaarClassifierCascade`则是预训练的级联分类器，用于识别人脸。
3. `detect_and_draw`函数：
```c++
void detect_and_draw(IplImage* image);
```
这是一个用于检测并标记图像中人脸的函数。它会调用OpenCV的内置函数来执行级联分类器，并在检测到人脸的位置画出矩形框。
4. `main`函数：
```c++
int main(int argc, char** argv)
```
程序的入口点。`argc`是命令行参数的数量，`argv`是一个字符串数组，包含了所有参数。在这个函数中，我们解析命令行参数来确定是否指定了自定义的级联分类器路径和输入视频源。
5. 解析命令行参数：
```c++
if (argc > 1 && strncmp(argv[1], "--cascade=", optlen) == 0)
```
这里检查了第一个参数是否以`--cascade=`开头，如果是，就将后续的参数作为级联分类器的路径。这使得用户可以在运行时指定不同的分类器文件，例如`haarcascade_frontalface_alt.xml`或`haarcascade_profileface.xml`，用于检测不同角度的脸部。
6. 初始化和运行：
```c++
CvCapture* capture = 0;
IplImage* frame, *frame_copy = 0;
```
`capture`是一个指向`CvCapture`对象的指针，用于从摄像头或视频文件中捕获帧。`frame`和`frame_copy`是`IplImage`结构体，分别用于存储当前帧和一个副本，以便在处理后进行显示。
7. 读取和处理视频帧：
```c++
frame = cvQueryFrame(capture);
if( !frame ) break;
```
这段代码从捕获对象中获取下一帧，如果无法获取（如到达视频末尾），则退出循环。
8. 调用人脸检测函数并显示结果：
```c++
detect_and_draw(frame);
cvShowImage("video", frame);
```
对每一帧调用`detect_and_draw`进行人脸检测，然后使用`cvShowImage`显示结果。
9. 释放资源：
```c++
cvReleaseCapture(&capture);
cvDestroyAllWindows();
```
程序结束前释放捕获对象和关闭所有窗口，释放内存。
这个facedetect程序利用OpenCV提供的接口，结合预先训练好的Haar级联分类器模型，实现了高效且准确的人脸检测功能，适用于实时视频流处理。通过理解这段代码，开发者可以学习如何在自己的项目中集成OpenCV进行人脸识别。
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