利用Emgu.CV实现人脸识别详解 (C#)--附源码
最近需要实现一个基于生理特征的门禁准入系统，其中一个环节就是要用到人脸识别。虽说人脸识别的算法已经非常成熟，网络上也有很多专业的介绍，但从零做起工作量还是太大，所以想找一些现成的控件。上网一搜，还真发现了不少：如果是基于移动端的android开发，科大讯飞的人脸识别插件应该是个不错的选择；百度也提供人脸识别的插件（没深入看，不知道要不要收费）。对比再三，发现如果是要做C/S程序，精度又不是要求非常高非常高的话，开源的Emgu.CV是最好的选择。但比较无语的是Emgu.CV各版本之间的函数变化较大，目前网上的案例资料基本都是v2.4版本的，最新版V3.1版本的资料可谓少之又少。经过4天的摸索，终于比较完美地实现了人脸识别并对部分方法进行了封装。中间过程由于缺乏相关资料，非常痛苦，所以感觉非常有必要写一篇技术文章。
一、准备工作
1、 摄像头
2、 下载最新版Emgu.CV(http://sourceforge.net/projects/emgucv/files/)，我下载的是V3.1版本的，这里一定要注意，不同版本的Emgu.CV某些函数用法相差会比较大。当然熟悉后自然会发现大同小异，但在初用的时候还是比较痛苦的。
3、 安装（安装是傻瓜式的，一路下一步即可），安装完毕后需要通过“我的电脑à属性à高级系统设置à环境变量à系统环境变量”找到“Path”，点击编辑，在最后面增加EMGU的bin目录路径，我的是：C:\Emgu\emgucv-windesktop 3.1.0.2282\bin（你安装在哪个目录，就增加这个目录下bin的路径）
4、 Copy必要的dll至程序运行目录（就是你程序编译后的那个Debug目录）。如图所示：
这些文件都在C:\Emgu\emgucv-windesktop 3.1.0.2282\bin目录下面，其中：x86文件夹是做32位系统时要拷贝的，如果需要做64位的，那就拷贝x64这个目录即可。
5、 在项目工程下引用Emgu.CV和Emgu.CV.word
6、 在工具栏添加Emgu.CV.UI.dll
这时，工具栏会出现4个控件，其中我们这是要用的是“ImageBox”
7、 在Debug目录下建一个文件夹“trainedFaces”。名字可以根据自己喜好，用来存放人脸样本。
至此，准备工作完毕！我的Debug目录下的文件清单如下：
二、界面设计
这个比较简单，拖控件就可以，我的界面如下：
三、代码设计
首先，为方便程序实现，自定义几个必要的类
这个类是用来存放所有人脸样本的，和Emgu.CV v1.0版本不同，从V2.4版本开始，进行样本训练后，得到的不再是直接的名字，而是返回一个识别后的人脸顺号。
这个类主要是用来存放训练好的人脸识别器，我是为了方便将样本文件打包在一起了。
这个类用来存放识别后相关信息，包括：originalImg（原始图片），facesRectangle（识别后的人脸矩形框，包括坐标和大小），names（识别出来的人的姓名）
这是一个枚举，Emgu.CV从v2.4版本开始，为人脸识别器提供了三种实现类型，我这里为少打字，定义了个枚举。待会用switch case的时候可以看到。仅此而已。
其次，创建识别类及方法
1、 Using必要的类
2、 几个重要类型和方法的介绍
获取指定目录下所有的样本文件，并添加到之前自定义的TrainedFileList类。
根据人脸识别器的类型进行不同的参数设定，并进行训练。Emgu.CV中的faceRecognizer为抽象类,提供了三种具体的实现方式，分别为：EigenFaceRecognizer、FisherFaceRecognizer、LBPHFaceRecognizer，V2.4版本中默认为EigenFaceRecognizer，但在最新的V3.1版本中，是必须制定具体类实现的。（没有深入研究Emgu.CV的源代码，但应该用的是抽象方法工厂模式）。
每个类的初始化值，是从网上找的建议值，如果有兴趣可以自己标定，重新设置。
此方法用来将特定图片中的人脸识别出来，过程很简单：
1）灰度化图片
这里切记要将灰度化后的图片EqualizeHist（灰度均衡化），否则会出现问题。其中：faceClassifier是Emgu.CV提供的名为：CascadeClassifier的人脸检测类，在类创建的时候，我初始化了（源代码文后附上，一看就明白）。这里值得注意的是CascadeClassifier好像是在V3.1版本中提供的，之前的版本貌似有类似的类，具体名字不记得了。
2）通过CascadeClassifier检测人脸
这里仅仅是检测到人脸，具体这个人叫什么还是不知道的。检测后，返回的是一个Rectangle类型的数组。
关键的人脸识别程序，其实也就是用到了Emgu.CV.Face.FaceRecognizer.PredictionResult，这个类的用法和V2.4版本有一个比较大的方法名变化，v2.4版本中不是叫predict，而是叫recognise。返回值也不同，v2.4版本是直接返回名称，而v3.1版本返回的是样本人脸在list中的顺号。
至于怎么在图片上画出姓名，直接看代码即可，此处不再赘述。
最后，程序实现
代码封装好后，实现起来就非常方便了。总共代码157行，呵呵~~也就是说157行代码就可以实现人脸识别程序了：）
几个关键的代码段如下：
Capture是Emgu.CV提供的摄像头控制类，里面的ImageGrabbed事件表示的是获取到图片后触发。可以用来实现模拟摄像头视频获取（其实是在picturebox中显示图片，由于很快，就跟视频一样）
Capture另一个非常关键的方法是QueryFrame（）这个方法是用来获取当前的摄像头捕捉到的图面。
特别注意：样本图片的大小一定要和比对图片的大小一致，否则程序不会报错，但会卡死。这个问题在我初做的时候让我几乎抓狂。后来灵感突发，直觉可能是图片大小不一致的问题，结果一试还真是！这里要鄙视下Emgu.CV,好歹也抛出个异常啊。
我的程序中采用的是100*100像素。不宜过大，否则影响程序效率。
由于文档不全，参考了很多其他版本的代码，因为各版本之间的函数、类型相差又比较大，中间过程相当痛苦。上述总结，应该算是最新v3.1版本的第一篇中文文档了。看在辛苦写文档的份上，大家在转载的时候记得保留作者信息：）最后祝愿各位猿门2016端午节快乐。源代码和效果如下：
源代码及可执行文件:http://download.csdn.net/detail/u011616825/9545230
DEBUG下的文件可以COPY出来先执行，里面有必要的DLL，避免直接打开工程编译后被删除。