检测生成.xml文件的效果：以人脸xml为例

人脸检测代码：检测单张图片检测视频中的人脸

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;/************************************************************************/
//加载训练好的分类器
String face_cascade_name = "cascade.xml";
//String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";/************************************************************************/CascadeClassifier face_cascade;
RNG rng(12345);
void detectAndDisplay( Mat frame ) //检测单张图片frame
{std::vector<Rect> faces;Mat frame_gray;cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );equalizeHist( frame_gray, frame_gray );face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );for( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ ){Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );std::vector<Rect> eyes;}imshow( "测试结果图", frame );
}
void frame_show()  //测试单张图片
{Mat frame;frame = imread("3.jpg");  ///被测的图片名称detectAndDisplay(frame);waitKey(0);
}
void cap_show()  //测试视频流
{   CvCapture* capture;Mat frame;//-- 2. Read the video streamcapture = cvCaptureFromCAM( 0 );if( capture ){while( true ){frame = cvQueryFrame( capture );if( !frame.empty() ){ detectAndDisplay( frame ); }else{ printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break; }int c = waitKey(10);if( (char)c == 'c' ) { break; }}}
}
/************************************************************************/
/************************************************************************/
int main( int argc, const char** argv )
{if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };
/*---------------------------------------------------*/  frame_show();  //测试单张图片//cap_show();  //视频检测return 0;
}

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