使用OpenCv进行人脸识别

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"本实验是关于使用OpenCv进行人脸识别的程序实现,通过实时监测人脸,展示模式识别技术的应用。程序包含对IplImage结构体的处理,以及使用CvHaarClassifierCascade进行人脸检测的步骤。" 在计算机视觉领域,人脸识别是一项关键的技术,它涉及图像处理、模式识别和机器学习等多个子领域。OpenCv(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的功能来支持这些任务。在这个实验中,我们利用OpenCv进行实时的人脸检测。 首先,程序包含了必要的头文件,如`cv.h`、`highgui.h`等,这些都是OpenCv的核心头文件,用于图像处理和用户界面交互。`#include<stdio.h>`和`#include<stdlib.h>`等标准C库头文件则用于基本的输入输出和内存管理。 在代码中,定义了两个全局变量:`CvMemStorage*storage`和`CvHaarClassifierCascade*cascade`。`CvMemStorage`是OpenCv中的一个内存管理结构,用于存储检测过程中产生的中间数据。而`CvHaarClassifierCascade`则表示一个级联分类器,它是OpenCv进行对象检测(如人脸识别)的主要工具。 函数`detect_and_draw(IplImage*image)`是实现人脸识别的核心部分,它会检测输入图像中的人脸并进行标记。在这个实验中,我们使用的是预训练的级联分类器模型,通常以XML文件的形式存在。在`main`函数中,我们通过`cascade_name`变量指定这个模型文件的位置,例如`haarcascade_frontalface_alt.xml`,这是一个针对正面人脸检测的模型。 如果在命令行参数中指定了`--cascade`选项,程序将使用该选项后的路径作为级联分类器的文件名,否则使用默认的`haarcascade_frontalface_alt2.xml`。`CvCapture*`类型的`capture`变量用于从摄像头捕获视频帧,`IplImage*`类型的`frame`和`frame_copy`分别保存原始帧和处理副本。 `main`函数的主体部分通过`cvCaptureFromCAM`函数获取摄像头的实时视频流,并在每一帧上调用`detect_and_draw`函数进行人脸检测。检测到的人脸会被突出显示,通常会在边界框周围绘制矩形。 整个程序的运行流程是:初始化、捕获视频帧、人脸检测、显示结果,然后循环此过程,直到用户中断。这为我们提供了一个基础的实时人脸识别系统,可以作为进一步开发和学习的起点,比如添加多个人脸检测、提高识别率或优化性能等。 总结来说,这个实验展示了如何使用OpenCv库实现基于Haar特征级联分类器的人脸识别,涵盖了图像处理、模式识别和实时应用的基础知识,对于理解和应用计算机视觉技术具有重要意义。