人脸检测的测试程序（视频和摄像头）

人脸检测的测试程序（视频和摄像头），仅供测试使用。

#include"stdafx.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"#include <vector>
#include <cstdio>
#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"lib/opencv_core249d.lib")
#pragma comment(lib,"lib/opencv_imgproc249d.lib")
#pragma comment(lib,"lib/opencv_highgui249d.lib")
#pragma comment(lib,"lib/opencv_objdetect249d.lib")
#pragma comment(lib,"lib/opencv_ml249d.lib")
#else
#pragma comment(lib,"lib/opencv_core249")
#pragma comment(lib,"lib/opencv_imgproc249")
#pragma comment(lib,"lib/opencv_highgui249")
#pragma comment(lib,"lib/opencv_objdetect249")
#pragma comment(lib,"lib/opencv_ml249")
#endif
using namespace std;
using namespace cv;int main()
{Mat grayImage, dstImage;// 定义7种颜色，用于标记人脸Scalar colors[] ={// 红橙黄绿青蓝紫CV_RGB(255, 0, 0),CV_RGB(255, 97, 0),CV_RGB(255, 255, 0),CV_RGB(0, 255, 0),CV_RGB(0, 255, 255),CV_RGB(0, 0, 255),CV_RGB(160, 32, 240)};// 【1】加载分类器CascadeClassifier cascade;cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml");CvCapture* capture = 0;//capture = cvCaptureFromAVI("vid.wmv");capture = cvCaptureFromCAM(0);if (!capture){cerr << "cannot initialize video!" << endl;return -1;}Mat Image, current_shape;for (;;){Image = cvQueryFrame(capture);flip(Image, Image, 1);//使用摄像头时需要翻转图像   cvtColor(Image, grayImage, CV_BGR2GRAY); // 生成灰度图，提高检测效率// 【3】检测vector<Rect> rect;cascade.detectMultiScale(grayImage, rect, 1.1, 3, 0);  // 分类器对象调用printf("检测到人脸个数：%d\n", rect.size());// 【4】标记--在脸部画圆for (int i = 0; i < rect.size(); i++){Point center;int radius;center.x = cvRound((rect[i].x + rect[i].width * 0.5));center.y = cvRound((rect[i].y + rect[i].height * 0.5));radius = cvRound((rect[i].width + rect[i].height) * 0.25);circle(Image, center, radius, colors[i % 7], 2);}namedWindow("1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("1", Image);waitKey(3);}return 0;
}

cascade.detectMultiScale(smallImg, faces,1.1, 3, 0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
| CV_HAAR_SCALE_IMAGE
,Size(30, 30));
detectMultiScale函数中smallImg表示的是要检测的输入图像为smallImg，faces表示检测到的人脸目标序列，1.1表示每次图像尺寸减小的比例为1.1，3表示每一个候选矩形需要记录3个邻居,CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示使用haar特征，Size(30, 30)为目标的最小最大尺寸。

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