Opencv Adaboost结合肤色校验的人脸检测方法

该资源是一个关于使用OpenCV进行人脸检测的程序代码，采用了Adaboost算法，并结合RGB肤色校验来提升检测效果。 在人脸识别领域，Adaboost是一种常见的特征选择算法，它通过组合多个弱分类器形成一个强分类器，以提高人脸检测的准确性。在这个程序中，Adaboost被用来训练检测模型，识别图像中的面部特征。OpenCV库提供了对Adaboost算法的支持，使得开发者能够方便地实现这一功能。 代码首先包含了"highgui.h"和"cv.h"这两个OpenCV库的头文件，以便于处理图像和进行人脸检测。接着，通过`cvLoadImage`函数加载了一个名为"C://a.jpg"的图像文件到IplImage类型的变量Img中。`cvCreateMemStorage`创建了一个内存存储结构，用于存放检测过程中产生的中间数据。 `fastface`函数是肤色校验的部分，它接受RGB三个颜色分量作为输入，然后通过一系列的数学运算判断这个像素点是否属于肤色范围。肤色模型在这里采用了简单的线性函数和不等式判断，如果像素点满足肤色条件，则返回255，否则返回0。这个函数有助于减少非脸部区域的误检，提高人脸检测的精确度。 `Binary`函数将原始图像转换为二值图像，其中肤色区域标记为255，非肤色区域标记为0。它遍历图像中的每一个像素，调用`fastface`函数进行肤色判断，并使用`cvSetReal2D`将结果写入新的IplImage对象pimg中。 最后，`GetROI`函数获取感兴趣区域（ROI，Region of Interest），即可能包含人脸的区域。它首先调用`Binary`函数得到二值图像，然后使用OpenCV的轮廓检测功能来寻找图像中的连续白色区域，这些可能是人脸。`cvClearMemStorage`清空了之前存储的数据，`CvSeq*contour`则用来存储检测到的轮廓序列。 这段代码实现了基于Adaboost的人脸检测，通过RGB肤色校验提高了检测的准确性和鲁棒性。在实际应用中，这样的方法可以用于视频监控、人机交互等各种需要实时或离线人脸识别的场景。