OpenCV2.4.6版人脸识别程序解析与实践

"该资源提供了一个使用OpenCV进行人脸检测的示例程序，适用于初学者。程序基于OpenCV 2.4.6版本，参考了官方教程'opencv_tutorials.pdf'中的8.1章节。主要功能是加载级联分类器（Cascade Classifier），用于在视频流中检测人脸和眼睛。它使用了LBP（Local Binary Patterns）特征进行人脸检测，并包含了对眼睛的检测。" 详细解释： OpenCV是一个开源计算机视觉库，包含众多图像处理和计算机视觉的算法。在这个示例中，程序的主要目标是实现人脸和眼睛的实时检测。程序的核心在于级联分类器（Cascade Classifier），这是一个基于AdaBoost算法的特征级联结构，常用于对象检测，尤其是人脸识别。 1. 程序首先定义了两个级联分类器变量，一个用于人脸检测（face_cascade），另一个用于眼睛检测（eyes_cascade）。它们分别对应于XML文件"lbpcascade_frontalface.xml"和"haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"，这些文件包含了预训练的分类器模型。 2. "detectAndDisplay"函数是实际执行检测的部分。它接收一个帧作为输入，然后调用级联分类器在图像中寻找人脸和眼睛。"lbpcascade_frontalface.xml"是一个LBP特征级联分类器，用于检测正面人脸，而"haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"则用于检测眼睛，包括戴眼镜的情况。 3. 在主函数中，程序初始化一个视频捕获对象（VideoCapture），用于读取视频流，然后进入一个循环，不断从视频中获取帧并调用"detectAndDisplay"函数处理每一帧。如果无法加载级联分类器，程序会输出错误信息并退出。 4. 程序使用"opencv2/objdetect/objdetect.hpp"、"opencv2/highgui/highgui.hpp"和"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"等头文件，这些包含了OpenCV的相关功能，如对象检测、图像显示和图像处理。 5. 当检测到人脸和眼睛时，程序会在原始图像上画出矩形框，以便用户可视化结果。同时，通过"window_name"参数，程序创建了一个名为"Capture-Face detection"的窗口来显示处理后的图像。 这个程序是一个基础的OpenCV应用实例，对于想要学习如何使用OpenCV进行人脸检测的开发者来说非常有用。通过理解和修改这个代码，开发者可以进一步学习如何调整检测参数，优化检测效果，或者扩展到其他对象的检测。