VS2010+OpenCV2.4.9实现MFC简单人脸识别教程

"这篇教程介绍了如何使用OpenCV和MFC在VS2010环境下实现一个简单的人脸识别程序。作者首先展示了经过后期处理的效果图，并指出其代码基础来源于其他文章。接着，教程详细讲解了项目的创建过程和界面布局，包括创建基于Dialog的MFC程序，添加Picture控件用于显示图像，以及添加一个Button控件用于触发人脸识别功能。" 在OpenCV + MFC实现简单人脸识别的过程中，关键步骤和知识点包括： 1. **环境配置**：使用Visual Studio 2010作为开发环境，集成OpenCV 2.4.9库，这是实现人脸识别的基础。开发者需要确保OpenCV库已正确安装并配置到项目中。 2. **创建MFC工程**：创建一个新的基于Dialog的MFC应用程序，工程名为FaceDetect。MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一个C++类库，用于简化Windows应用程序的开发。 3. **UI设计**：在IDD_FACEDETECT_DIALOG对话框中，设计用户界面，包括添加一个Picture控件（IDC_PICTURE），用于显示捕获或处理的图像；添加一个Button控件（IDC_START），点击后启动人脸识别；修改默认的OK按钮为“退出”。 4. **添加头文件**：在FaceDetectDlg.h中包含必要的OpenCV头文件，如`objdetect/objdetect.hpp`, `highgui/highgui.hpp`和`imgproc/imgproc.hpp`，这些文件包含了对象检测、图像显示和图像处理的相关函数。 5. **变量定义**：在CFaceDetectDlg类中声明必要的变量，如`String face_cascade_name`和`eyes_cascade_name`存储人脸和眼睛的级联分类器路径，`CascadeClassifier face_cascade`和`eyes_cascade`用于加载和使用分类器，以及`VideoCapture capture`用于捕获视频流。 6. **变量初始化**：在类的构造函数中，初始化这些变量，例如设置级联分类器的名称为空字符串，并在`OnInitDialog`函数中进行进一步的对话框初始化操作。 7. **级联分类器**：OpenCV中的人脸检测通常使用级联分类器（Cascade Classifier），它是一种基于AdaBoost算法的特征级联模型，能够快速检测图像中的人脸。在这个项目中，需要加载预先训练好的XML文件，如haarcascade_frontalface_default.xml和haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml，分别用于人脸和眼睛的检测。 8. **人脸识别流程**：当用户点击“检测”按钮时，程序将从摄像头捕获图像，使用级联分类器进行人脸检测，然后可能使用额外的级联分类器进行眼睛检测。检测到的面部区域通常会被高亮显示，最后更新到Picture控件中。 9. **图像处理**：OpenCV提供了一系列的图像处理函数，可以用来预处理图像，比如灰度化、直方图均衡化等，以提高人脸识别的准确性。 10. **事件处理**：MFC程序中的事件驱动编程，需要在响应按钮点击等事件的函数中编写实际的检测逻辑，比如在`OnBnClickedIdcStart`函数中实现人脸识别。 以上就是使用OpenCV和MFC实现简单人脸识别的基本流程和关键知识点。实际开发时，还需要考虑错误处理、性能优化、用户交互等方面的细节。