MFC平台下OPENCV视频人脸识别：Adaboost算法与高效应用

本文主要探讨了如何在Microsoft Foundation Classes (MFC)环境中利用Intel公司支持的OpenCV（Open Source Computer Vision Library）进行视频人脸检测。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，由英特尔公司的俄罗斯研究实验室开发，它提供了大量的C函数和C++类，以实现诸如图像处理、特征检测、跟踪、运动分析、目标分割与识别等高级计算机视觉任务。它与英特尔的Intel Image Processing Library (IPL)相兼容，后者主要关注基础图像处理，而OpenCV更侧重于高级应用。 文章首先介绍了OpenCV的背景和价值，指出其源代码的开放性、高效性和针对英特尔处理器的优化特性，使得它在图像处理领域广受欢迎。作者提到，OpenCV主要由五个库组成：cv和cvaux负责图像处理和高级功能，ml用于机器学习算法，highgui处理图像预处理和视频输入输出，而cxcore则提供基本数据结构、数学算法和XML支持。此外，Intel硬件的IPP库还提供了硬件加速功能，进一步提升了性能。 核心部分着重讲解了在MFC平台上使用OpenCV进行人脸检测的具体实践，这包括了Adaboost算法的应用。Adaboost是一种集成学习方法，通过结合多个弱分类器形成一个强分类器，对于人脸检测这类复杂任务具有很好的效果。作者可能会阐述如何将OpenCV的API与MFC的界面设计相结合，展示如何读取视频流，预处理图像，进行人脸检测，并展示Adaboost在不同阶段的角色。 最后，作者通过实际案例展示了OpenCV在MFC环境中的应用效果，强调了其在计算机图像处理领域的巨大潜力和高效性。结论部分可能还会讨论OpenCV在MFC框架下可能面临的挑战以及未来的开发趋势。 这篇文章深入浅出地介绍了如何在MFC环境下利用OpenCV进行视频人脸检测，以及Adaboost算法在其中的作用，为开发者提供了宝贵的技术指导和实践经验。