OpenCV人脸识别：识别是否是人脸，是的话用红线把人脸框出来

一、效果展示

二、代码如下

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
using namespace cv;
using namespace std;//人脸识别
void datectFace(Mat& frame, CascadeClassifier cascade, double scale)
{//灰度化处理 节省内存Mat gray;cvtColor(frame, gray, COLOR_RGB2GRAY);//级联分类器比帧差法还更慢,因此，需要再将灰度图大小压缩一半左右 行列压缩Mat smalling(cvRound(frame.rows / scale), cvRound(frame.cols / scale), CV_8UC1);//按存储大小计算  压缩方式采用线性压缩resize(gray, smalling, smalling.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//直方图均值化 让灰度图经过直方图函数处理 黑白分明equalizeHist(smalling, smalling);//imshow("smalling",smalling);//调用级联分类器进行模型匹配并进行框选识别 使用模型去进行每一个像素点的遍历vector<Rect>faces;//使用CV_HAAR_SCALE_IMAGE算法 图像甄别cascade.detectMultiScale(smalling, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));//绘制矩形vector<Rect>::const_iterator iter;//使用到容器迭代器进行遍历for (iter = faces.begin(); iter != faces.end(); iter++){rectangle(frame,cvPoint(cvRound(iter->x * scale), cvRound(iter->y * scale)),//左上cvPoint(cvRound((iter->x + iter->width) * scale), cvRound((iter->y + iter->height) * scale)),//右下Scalar(0, 0, 255), 2, 8//颜色 像素位);}imshow("frame", frame);
}int main(int argc, char* argv[])
{//级联分类器对象CascadeClassifier cascade;//读取级联分类器cascade.load("D:/桌面上的文件/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");Mat frame;//视频路径的获取VideoCapture cap(0);while (cap.read(frame)){//将读到的帧进行显示imshow("frame", frame);//检测识别 图像 级联分类器 比例datectFace(frame, cascade, 2);waitKey(3);}return 0;
}

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