Opencv C++ 教程-人脸识别

【1】代码

int FaceDetect(string path) {
	cv::Mat image = cv::imread(path);
	if (image.empty()) {
		std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
		return -1;
	}

	cv::CascadeClassifier face_cascade;
	if (!face_cascade.load(cv::samples::findFile("haarcascade_frontalface_alt.xml"))) //xml的绝对路径
    {
		std::cout << "Error loading face cascade" << std::endl;
		return -1;
	}

	std::vector<cv::Rect> faces;
	cv::Mat gray;
	cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	cv::equalizeHist(gray, gray);

	face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));

	for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
		cv::rectangle(image, faces[i], cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
	}

	cv::imshow("Face Detection", image);
	cv::waitKey(0);
}

【2】haarcascade_frontalface_alt.xml

Haar分类器实际上是Boosting算法的一个应用，Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法，只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联，并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法