OpenCV 4.1.0人脸识别教程：从头开始到实践代码

本资源是一份关于OpenCV人脸识别的编程指南，针对的是OpenCV版本4.1.0和opencv_contrib-4.1.0。该文档详细介绍了如何使用OpenCV库进行人脸识别，包括关键步骤和示例代码。以下是对主要内容的深入解析： 1. **声明头文件**: - 首先，文档导入了必要的OpenCV库头文件，如`opencv.hpp`、`highgui.hpp`、`core.hpp`和`face`模块的头文件，这为后续人脸识别操作奠定了基础。 - `using namespace cv::face;` 是为了简化代码，使得可以直接使用`face`命名空间中的函数。 2. **图像预处理：生成和保存图片集**: - 文档提到的`ResizeFace()`函数用于生成92x112尺寸的灰度图片集，这一步通常在图片采集阶段执行，为后续的人脸识别训练提供数据样本。 - `CreateCsvFile(strPath, label)`用于保存人脸图片及其对应的标签信息到CSV文件中，便于管理和检索。 3. **读取并处理图片集信息**: - 在实际人脸识别应用中，会通过`ReadCsv("myfaces.csv", vecImages, vecLabels)`函数读取之前保存的CSV文件，获取人脸图片路径和标签数据，`vecImages`是存储图片的`Mat`对象数组，`vecLabels`则是对应标签的整型向量。 4. **人脸识别训练与识别**: - 实际的人脸识别过程从这里开始，虽然文档没有提供具体的训练代码，但可以推测这部分会涉及人脸检测、特征提取（如EigenFace或LBPH等）和模型训练（如LBPH训练器`LBPHFaceRecognizer`）。 - 识别阶段将从读取的图片集合中识别新的输入人脸，并可能使用训练好的模型进行分类。 5. **注意事项**: - 这个文档中的步骤1和2属于预处理和数据准备，仅在首次人脸数据采集时执行，而步骤3和4则涉及到实时的人脸识别流程，可能会在每次用户请求识别时调用。 - OpenCV提供的`face`模块包含了一些高级功能，如人脸对齐、特征提取和分类器（如EigenFace和LBPH），这对于开发实际的人脸识别系统至关重要。 总结起来，这份文档为读者提供了如何在VC++环境中使用OpenCV进行人脸识别的基本框架，包括数据预处理、模型训练和识别过程。对于想学习或应用OpenCV人脸识别技术的开发者来说，这是一个非常实用的参考资源。