Visual_C++利用OpenCV对图像进行人脸识别(傻瓜教程)

利用OpenCV检测图像中的人脸

工程创建准备：

1. 安装Visual C++ 6.0或以上版本，本机安装Visual C++ 6.0

2. 安装OpenCV及配置

OpenCV 1.0在VC6下安装与配置 参考网站：http://www.opencv.org.cn 安装OpenCV

下载OpenCV安装程序。假如要将OpenCV安装到C:\\Program Files\\OpenCV。在安装时选择\"将\\OpenCV\\bin加入系统变量\"（Add\\OpenCV\\bin to the systerm PATH）。

配置Windows环境变量

检查C:\\Program Files\\OpenCV\\bin是否已经被加入到环境变量PATH，如果没有，请加入。

选择高级选项，然后选择“环境变量”，查看是否加入，如果没有则将其加入

加入后，在任务管理器里重启explorer.exe

配置Visual C++ 6.0

全局设置

菜单Tools(工具)->Options（选择）->Directories（目录）：先设置lib路径，选择Library files，在下方填入路径：

C:\\Program Files\\OpenCV\\lib

然后选择include files，在下方填入路径：

C:\\Program Files\\OpenCV\\cxcore\\include

C:\\Program Files\\OpenCV\\cv\\include

C:\\Program Files\\OpenCV\\cvaux\\include

C:\\Program Files\\OpenCV\\ml\\include

C:\\Program Files\\OpenCV\\otherlibs\\highgui

C:\\Program Files\\OpenCV\\otherlibs\\cvcam\\include

然后选择source files，在下方填入路径：

C:\\Program Files\\OpenCV\\cv\\src

C:\\Program Files\\OpenCV\\cxcore\\src

C:\\Program Files\\OpenCV\\cvaux\\src

C:\\Program Files\\OpenCV\\otherlibs\\highgui

C:\\Program Files\\OpenCV\\otherlibs\\cvcam\\src\\windows

最后点击“ok”，完成设置。

在Visual C++ 6.0下创建使用OpenCV的VC Project

正常启动Visual C++ 6.0，并创建project。

项目设置

每创建一个将要使用OpenCV的VC Project，都需要给它指定需要的lib。菜单：Project（工程）->Settings（设置），然后将Setting for（设置）选为All Configurations（所有配置），然后选择右边的link（连接）标签，在Object/library modules（对象/库模块）附加上

cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib

如果你不需要这么多lib，你可以只添加你需要的lib。

创建以下win32 console application程序进行测试。

#include

#include

#include

int main(int argc, char *argv[])

{

IplImage *img = cvLoadImage(\"lena.jpg\");

cvNamedWindow(\"Image:\

cvShowImage(\"Image:\

cvWaitKey();

cvDestroyWindow(\"Image:\");

cvReleaseImage(&img);

return 0;

}

如果能够编译链接成功，则说明配置成功，否则检查前面的配置步骤。

开始创建工程

1， 打开Visual C++ 6.0，创建一个“Win32 Console Application”类型的工程，工程名称取“test”，单击“确定”，然后单击“完成”，结束应用程序创建。

2， 将…\\OpenCV\\data\\haarcascades目录下的数据文件

haarcascade_frontalface_alt.xml复制到工程目录文件夹中。其中，…\\OpenCV为OpenCV的安装目录，数据文件haarcascade_frontalface_alt.xm为人脸检测时所用到得

分类器。

3， 源程序代码如下：

/*test.cpp文件完整代码*/

#include \"stdafx.h\"

#include \"cv.h\"

#include \"highgui.h\"

#include

static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;

static CvMemStorage* storage = 0;

void detect_and_draw( IplImage* image );

const char* cascade_name =\"haarcascade_frontalface_alt.xml\";

//人脸检测要用到的分类器

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); //加载人脸检测所用的分类器

if( !cascade )

{

fprintf( stderr, \"ERROR: Could not load classifier cascade\\n\" );

return -1;

}

storage = cvCreateMemStorage(0);

//动态存储结构，用来存储人脸在图像中的位置

cvNamedWindow( \"result\

//const char* filename = \"lena.jpg\"; //待检测图像(包含绝对路径)

const char* filename = \"景甜.jpg\";

IplImage* image = cvLoadImage( filename, 1 ); //加载图像

detect_and_draw( image ); //对加载的图像进行检测

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage( &image );

cvDestroyWindow(\"result\");

return 0;

}

void detect_and_draw( IplImage* img )

{

static CvScalar colors[] =

{

{{0,0,255}},

{{0,128,255}},

{{0,255,255}},

{{0,255,0}},

{{255,128,0}},

{{255,255,0}},

{{255,0,0}},

{{255,0,255}}

};

double scale = 1.3;

IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 );

IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale),

cvRound (img->height/scale)), 8, 1 );

cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );

cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );

cvEqualizeHist( small_img, small_img );

cvClearMemStorage( storage );

if( cascade )

{

/*函数cvHaarDetectObjects检测图像中的目标，由OpenCV提供。*/

CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage, 1.1, 2, 0 ,

cvSize(30, 30) );

for( int i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )

{

CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );

CvPoint center;

int radius;

center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);

center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);

radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);

cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 );

}

}

cvShowImage( \"result\

cvReleaseImage( &gray );

cvReleaseImage( &small_img );

}

/* stdafx.h文件完整代码*/

// stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件，

// 或是经常使用但不常更改的

// 特定于项目的包含文件

//

#pragma once

#define WIN32_LEAN_AND_MEAN 资料

// 从 Windows 头中排除极少使用的

#include

#include

// TODO: 在此处引用程序需要的其他头文件

/* stdafx.cpp文件完整代码*/

// stdafx.cpp : 只包括标准包含文件的源文件

// FaceDetection.pch 将作为预编译头

// stdafx.obj 将包含预编译类型信息

#include \"stdafx.h\"

// TODO: 在 STDAFX.H 中

// 引用任何所需的附加头文件，而不是在此文件中引用

4， 项目配置

每创建一个将要使用OpenCV的VC Project，都需要给它指定需要的lib。菜单：Project->Settings，然后将Setting for选为All Configurations，然后选择右边的link标签，在Object/library modules附加上

cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib 如果你不需要这么多lib，你可以只添加你需要的lib。

5， 编译工程

在编译前，将要进行人脸检测的图片放到工程目录下，图片的名称要与代码中的名称对应。如：const char* filename = \"景甜.jpg\";//待检测图像(包含绝对路径)

一切准备就绪，编译并连接工程，运行生成的文件。效果如下：