C++实现的人脸识别程序与关键代码

本资源提供了一个C++程序代码，主要应用于人脸识别技术。该代码片段属于一个名为"AppDesignDlg.cpp"的文件，它与一个名为AppDesign的应用程序设计有关。程序使用OpenCV (计算机视觉库) 开发，涉及到关键类如CvCapture和IplImage，用于视频流中的图像处理。 1. **包含头文件**： - 包括了`AppDesign.h`和`AppDesignDlg.h`，这是应用程序的界面定义和对话框类。 - `string`和`math.h`用于字符串操作和数学计算。 - `Select.h`和`CvvImage.h`可能用于图像选择和处理功能。 - `#ifdef DEBUG`部分启用调试模式，添加了`DEBUG_NEW`宏和文件标识。 2. **全局变量**： - `m_Video`：一个CvCapture类型的指针，用于从视频源读取图像。 - `nFrmNum`：帧计数器，初始化为0，表示当前帧数。 - `nTrainFaces`：存储训练人脸的数量，用于人脸库管理。 - `nEigens`：指定特征值的数量，对人脸识别算法至关重要。 - `faceImgArr`：一个动态数组，用于存储训练和测试人脸图像。 - `personNumTruthMat`：人脸图像的ID矩阵。 - `pAvgTrainImg`：训练人脸的平均图像，用于标准化。 - `eigenVectArr`和`eigenValMat`：分别存储主特征向量和特征值，用于特征提取。 - `projectedTrainFaceMat`：训练图像的投影矩阵。 - `trainPersonNumMat`：用于存储训练阶段的人脸编号。 3. **函数声明**： - `learn()`：这是一个关键函数，负责人脸特征的学习或训练过程，可能涉及到PCA（主成分分析）等特征提取方法。 - `loadFaceImgArr(char* filename)`：这个函数用于加载人脸图像文件，可能是从文件夹中读取并转换为IplImage对象。 4. **识别函数**： - `recognize2(IplImage *img)`：这个未完成的函数可能是识别阶段的核心，它接收一张待识别的图像，并将其通过预处理步骤映射到已学习的特征空间，然后进行匹配判断。 整体来看，这个C++程序实现了一个基于OpenCV的人脸识别系统，涉及到了图像采集、人脸检测、特征提取（包括PCA）、训练模型以及图像识别等步骤。在实际应用中，用户可能需要提供一组训练人脸图片，并调用`learn()`进行训练，之后通过`recognize2()`来对新的输入图像进行实时或批量识别。