最近的研究要用到定位瞳孔的位置，所以上网搜了下相关的代码。总结如下：

1) 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器(haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml)来实现，以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准，但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的，后面有图。分析了下原因，师兄是他之前实验时感觉不准有可能是他的Opencv版本还不是很高，我这里用的是opencv2.4.4，相信opencv也在它的后续版本中不断的优化它的Machine learning中相关库以提高准确率。

当然，在复杂情况下的人眼精准定位本身就是一个热门的研究课题。所以如果是复杂情况下的精准定位，opencv可能就没那么给力了。

2)用opencv中检测人脸、眼睛、嘴巴等都是用的CascadeClassifier分类器，具体使用时可以使用C的函数，也可以使用opencv中使用C++封装好的类。下面是它们检测目标时的函数形式(从opencv官网复制的)

C:CvSeq* cvHaarDetectObjects(const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade,CvMemStorage* storage, double scale_factor=1.1, int min_neighbors=3, int flags=0, CvSize min_size=cvSize(0,0), CvSize max_size=cvSize(0,0) )

C++:void CascadeClassifier::detectMultiScale(const Mat& image, vector& objects, double scaleFactor=1.1, int minNeighbors=3, int flags=0, Size minSize=Size(), Size maxSize=Size())

这两者最大的区别在于，用C封装的函数要自己手动分配内存，而用C++的形式则不用自己去分配内存，这就是很多同学在网上找到的代码有些要分配内存，有些又不用分配内存的原因。显然C++的形式更简洁，所以我下面的代码也是用的C++的函数。

直接上代码，注意下面的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml文件在opencv安装目录下的data文件夹中。

完整的代码在http://download.csdn.net/detail/computerme/7680383

#include "highgui.h"

#include "cv.h"

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

void DetectAndDraw(IplImage* img, CascadeClassifier& cascade);

//String cascadeName = "haarcascade_frontalface_alt.xml";

String cascadeName = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";//nestedCascadeName

int main( )

{

CascadeClassifier cascade;

cascade.load( cascadeName );

cvNamedWindow( "result", 1 );

IplImage* iplImg = cvLoadImage("1.jpg");

DetectAndDraw( iplImg, cascade );

cvWaitKey(0);

cvDestroyWindow("result");

return 0;

}

void DetectAndDraw(IplImage* img, CascadeClassifier& cascade)

{

int i = 0;

double t = 0;

vector faces;

const static Scalar colors[] =  { CV_RGB(0,0,255),

CV_RGB(0,128,255),

CV_RGB(0,255,255),

CV_RGB(0,255,0),

CV_RGB(255,128,0),

CV_RGB(255,255,0),

CV_RGB(255,0,0),

CV_RGB(255,0,255)} ;

IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(img),8,1);

cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );

cvEqualizeHist( gray, gray );

t = (double)cvGetTickCount();

cascade.detectMultiScale( gray , faces,

1.1, 2, 0

//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT

//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH

|CV_HAAR_SCALE_IMAGE

,

Size(30, 30) );

t = (double)cvGetTickCount() - t;

printf( "detection time = %g ms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );

for( vector::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++ )

{

Point center;

Scalar color = colors[i%8];

int radius;

//center可以作为瞳孔的坐标

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

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

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

radius =2;

cvCircle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );

cvShowImage( "result", img );

}

cvShowImage( "result", img );

}

运行结果：

网址：http://blog.csdn.net/computerme/article/details/38142125