|
2 程序开发
人脸检测是一个非常先进的问题，它是人脸研究的一个主要方向，其任务是对于一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索，以确定其中是否含有人脸、含有多少个人脸，以及所含人脸的位置、大小和姿态。人脸检测的算法很多，Adaboost算法是其中的一种。Adaboost算法虽然十分复杂，但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测将是十分容易。
2．1 利用OpenCV进行人脸检测
人脸检测程序主要完成3部分功能，即加载分类器、加载待检测图像以及检测并标示。本程序使用OpenCV中提供的“haarcascade_frontalface_alt.xml”文件存储的目标检测分类，用cvLoad函数载入后，进行强制类型转换。OpenCV中提供的用于检测图像中目标的函数是cvHaarDetectObjects，该函数使用指针对某目标物体（如人脸）训练的级联分类器在图像中找到包含目标物体的矩形区域，并将这些区域作为一序列的矩形框返回。分类器在使用后需要被显式释放，所用的函数为cvReleaseHaarClassifierCascade，这些函数原型请参看有关OpenCV手册。
2．2程序实现
（1）新建一个Visual C++ MFC项目，取名为“FaceDetection”，选择应用程序类型为“单文档”。将菜单中多余的项去掉，并添加一项“人脸检测”，其ID为“ID_FaceDetected”，并生成该菜单项的消息映射函数。
（2）在“FaceDetectionView.h”头文件中添加以下灰底色部分程序代码：
//南京森林公安高等专科学校 江林升
// FaceDetectionView.h : CFaceDetectionView 类的接口
#pragma once
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
class CFaceDetectionView : public CView
{
protected: // 仅从序列化创建
CFaceDetectionView();
DECLARE_DYNCREATE(CFaceDetectionView)
// 属性
public:
CFaceDetectionDoc* GetDocument() const;
CvHaarClassifierCascade* cascade;//特征器分类
CvMemStorage* storage;
void detect_and_draw( IplImage* img );
IplImage* src; //载入的图像
|
