初学opencv，转化成灰度、检测人脸并切割出人脸保存

     毕设是一个人脸识别项目，为了顺利毕业，不得不学习opencv. 作为一个菜菜鸟，只能借鉴别人例子后再实现自己所要的功能。而且之前一直用的是java编程，可导师希望我用C++编程，这样只能硬着头皮去以龟速前进了。

     初学opencv，什么都不会。只能“拿来主义”，把别人的写好的东西，自己组合下，望各位大牛们指点。

     功能很简单，由于以后的人脸识别中要用的是灰度图像，所以先把一幅图片转化成灰度图片，再去检测图片中的人脸（但我发现这个过程中会有些误差，比如有时把图片总的非人脸检测成了人脸，不明opencv检测函数，只能“睁一只眼闭一只眼”），最后把检测出来的人脸归一化为固定大小保存到文件中。

     过程感觉比较简单，没什么可再说的了，直接贴代码：

由于之前的代码在文件存储处有bug,现在重改下代码。

#include "stdafx.h"
#include "highgui.h"
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#pragma comment(lib, "opencv_objdetect248d.lib")
using namespace std;
static CvMemStorage* storage = 0; 
static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;
static char* cascade_name="haarcascade_frontalface_alt.xml";
string ss("saveImg/");
int detectFace(IplImage* grayImg);
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	 double scale=1.0; 
	  const char * filename = "nba2.jpg";
   //    // Matlab风格的cvLoadImage 函数的另一种调用
	IplImage* img = cvLoadImage(filename,1);
	IplImage* grayImg=cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,1);
	IplImage* smallImg=cvCreateImage(cvSize(cvRound(img->width/scale),cvRound(img->height/scale)),IPL_DEPTH_8U,1);
	cvCvtColor(img,grayImg,CV_BGR2GRAY);
	cvResize(grayImg,smallImg,CV_INTER_LINEAR);
	cvEqualizeHist(smallImg,smallImg);
	detectFace(smallImg);
	system("pause");
	cvReleaseImage(&img);
	cvReleaseImage(&grayImg);
	cvReleaseImage(&smallImg);
    return 0;
}
int detectFace(IplImage* grayImg){
	
	static CvScalar colors[] = { 
        {{0,0,255}},{{0,128,255}},{{0,255,255}},{{0,255,0}}, 
        {{255,128,0}},{{255,255,0}},{{255,0,0}},{{255,0,255}} 
    };
	cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt2.xml"; 
	storage = cvCreateMemStorage(0); 
	cvClearMemStorage(storage); 

    cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); 
	
    if( !cascade ) 
    { 
        fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" ); 
        return -1; 
    } 
	 CvSeq* objects = cvHaarDetectObjects(grayImg,  cascade,  storage, 1.1,2, 
                                                                        0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/, 
                                                                        cvSize(30,30));
	 IplImage* temp=cvCreateImage(cvGetSize(grayImg),grayImg->depth,1);
	 cvCopyImage(grayImg,temp);
	 CvSize dst_cvsize;
	 dst_cvsize.width=200;
	 dst_cvsize.height=200;
	 for(int i=0;i<(objects? objects->total:0);++i) 
    { 
		char char2[3];
		itoa(i,char2,10);
		ss.append(char2);
		ss.append(".bmp");
        CvRect* r=(CvRect*)cvGetSeqElem(objects,i); 
		cvSetImageROI(temp,cvRect(r->x,r->y,r->width,r->height));  
		IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(r->width,r->height),   
            IPL_DEPTH_8U,   
            1);   
		IplImage* fixed_dst=cvCreateImage(dst_cvsize,IPL_DEPTH_8U,1);
		cvCopy(temp,dst,0);   
		cvResetImageROI(temp);
		cvResize(dst,fixed_dst,CV_INTER_LINEAR);
		cvNamedWindow(ss.c_str(),1);
		cvShowImage(ss.c_str(),fixed_dst);
		cvSaveImage(ss.c_str(),fixed_dst);
        cvRectangle(grayImg, cvPoint(r->x,r->y), cvPoint((r->x+r->width),(r->y+r->height)), colors[i%8]); 
		cvReleaseImage(&dst);
		cvReleaseImage(&fixed_dst);
		ss.clear();
		ss.append("saveImg/");
    } 
	 cvReleaseImage(&temp);
	 cvNamedWindow( "result", 1 );
	 cvShowImage( "result", grayImg);
	 cvWaitKey();
     return 1;
}

这个完成了，下阶段要做的就是进行8*8的DCT处理了，但是这个不太明白，望哪位大牛能指点下。