opencv实现图片与视频中人脸检测功能

void CmyFaceDetectDlg::OnPaint() {  if (IsIconic())  {  CPaintDC dc(this); // 用于绘制的设备上下文   SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0);   // 使图标在工作区矩形中居中  int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON);  int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON);  CRect rect;  GetClientRect(&rect);  int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2;  int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2;   // 绘制图标  dc.DrawIcon(x, y, m_hIcon);  }  else  {  /*改变对话框背景****若需要默认背景，可以删除*/  CPaintDC dc(this);  CRect rect;  GetClientRect(&rect);  CDC dcBmp;  dcBmp.CreateCompatibleDC(&dc);  CBitmap bmpBackGround;  bmpBackGround.LoadBitmap(<span style="color:#FF6666;">IDB_BEIJING</span>);//IDB_BEIJING是背景的图片ID，在资源视图中插入资源，选择BITMAP 

BITMAP m_bitmap; //上传图片（BMP）格式，将ID设为一致就好了 bmpBackGround.GetBitmap(&m_bitmap); CBitmap *pbmpOld = dcBmp.SelectObject(&bmpBackGround); dc.StretchBlt(0, 0, rect.Width(), rect.Height(), &dcBmp, 0, 0, m_bitmap.bmWidth, m_bitmap.bmHeight, SRCCOPY); CDialogEx::OnPaint(); }}

void CmyFaceDetectDlg::OnBnClickedFacedetect() {  // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码  CString filename;  //打开对话框  CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR,  _T("图片 (*.jpg)|*.jpg|(*.*) |*.*|"), NULL);  if (OpenDlg.DoModal() != IDOK)  {  return;  }  filename = OpenDlg.GetPathName();//获得文件路径  /*CString转换*string*/  USES_CONVERSION;//USES_CONVERSION是用来转换类型的  //USES_CONVERSION它是在堆栈上分配空间的，也就是说你在你在函数未结束就不会被释放掉。所有要注意不要在一个函数中用while循环执行它，不然栈空间就马上会分配完（栈空间一般只有2M，很小）  std::string tempName(W2A(filename));//转换过程  image = imread(tempName);//读取图片  const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";//加载人脸库  if (!cascade.load(cascade_name))  {  MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));  return;  }  if (!image.data)  {  MessageBox(_T("ERROR:Could not load image!"));  return;  }  namedWindow("人脸检测", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  detectAndDraw(image, cascade, scale);//调用人脸检测函数  imshow("人脸检测", image);  return; }  void CmyFaceDetectDlg::detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale) {  /*程序核心函数，检测标记人脸*/  int i = 0;  vector<Rect>faces;//定义一个容器，保存检测结果  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)  };  Mat gray, smallImage(cvRound(img.rows / scale), cvRound(img.cols / scale), CV_8UC1);//用cvRound取整  cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);//转化灰度图  resize(gray, smallImage, smallImage.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//图片尺度调整,将gray调整为smallImage.size大小，方法为INTER_LINEAR：局部像素的重采样  equalizeHist(smallImage, smallImage);//直方图均衡  cascade.detectMultiScale(smallImage, faces);//核心，检测人脸  //const_iterator迭代器,是不能改变r所指向的元素的值的  for (vector<Rect>::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++)  {  //利用迭代器，标记出人脸位置。  Point center;  Scalar color = colors[i % 8];  int radius;  /*计算出原图像中的圆心和半径。公式很简单，自己写一下，就可以理解了*/  center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);  center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);  radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);  circle(img, center, radius, color, 2);  } } 

void CmyFaceDetectDlg::OnBnClickedFacev() {  // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码  //检测视频帧中的人脸  CString filename;  CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR,  _T("视频(*.avi)|*.avi|(*.*)|*.*|"), NULL);  if (OpenDlg.DoModal() != IDOK)  {  return;  }  /*CString转换*string*/  filename = OpenDlg.GetPathName();  USES_CONVERSION;  std::string tempName(W2A(filename));  const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";  if (!cascade.load(cascade_name))  {  MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));  return;  }  VideoCapture capture(tempName);//打开视频  if (!capture.isOpened())  {  MessageBox(_T("ERROR:Could not load Video!"));  return;  }  double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);  bool stop(false);  int delay = 1000 / rate;  while (!stop)  {  if (!capture.read(image))//读取视频帧   break;  detectAndDraw(image, cascade, scale);  imshow("人脸检测", image);  if (waitKey(delay) >= 0)   stop = true;  }  capture.release();  return; }