调用OpenCV实现人脸识别功能

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

        承接上篇的OpenCV3.1安装配置，这里写了调用OpenCV的一些人脸识别C++方法。

        OpenCV非常方便，拥有各种图片处理的功能，个人只了解了部分关于人脸识别方面的知识。这里介绍：人脸的识别，图片灰度化的例子，方便大家入门学习。

        首先创建一个解决方案（OpenCVInstance1）并配置OpenCV 3.1的调用（参照上篇：关于OpenCV 3.1的搭建使用经验）。配置后即可开始使用OpenCV3.1的功能，以下为使用的两个例子方法：

void rectface(char* url, char* url2);
int grayface(char* url, char* url2);

rectface()方法用于对图片中人脸“加框”识别。

grayface()方法用于灰度化图片并截取人脸图片。

原图：

rectface()方法加框后：

grayface()方法灰度化并截取人脸后：

 

 

OpenCV支持三种图像特征分类器：HOG特征、LBP特征、Haar特征，这里使用Haar特征分类器。

一、Haar特征分类器

        这里人脸识别使用到Haar特征分类器。Haar特征分类器是是Boosting算法的一个应用，它使用级联分类器对图片进行分析，通过人脸特征值来识别出人脸。涉及算法方面知识复杂，这里只是介绍使用。在OpenCV的目录下带有各种特征分类器文件(.xml)：%OpenCV_HOME%\install\etc；例子项目中使用的是haarcascade_frontalface_alt.xml。

Haar特征参考文章：http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8617281    

                                 http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html

二、灰度化

        特征分类器对图片的分析，主要是对指定区域中，不同像素点的色彩差来区分，而灰度图更加清晰反映图像特征，所以一般先将图片进行灰度化。

 

本项目源码(GitHub)：  https://github.com/alvinlovelife/OpenCV-Instance.git

转载于:https://my.oschina.net/u/1863428/blog/802017