怎样使用OpenCV进行opencv ios 人脸识别别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-09-05 05:41 标签： opencv人脸识别原理
利用OpenCV实现人脸检测
&如何在一副图片中检测到人脸，这涉及到计算机图形学中一些非常复杂的计算，如果这些计算都靠程序员自己来编程，那么工作量就相当大。OpenCV全称是Open Computer Vision，是指开放的计算机视觉资源代码，它具有：统一的结构和功能定义、强大的图像和矩阵运算能力、方便灵活的接口等特点，是计算机视觉、图像处理和模式识别等方面进行二次开发的理想工具。它可以在各种版本的Windows下运行，也可以在Linux下运行。OpenCV的源代码是用C和C++所编写且完全开放的，因此具有很好的可移植性，在Microsoft Visual C++ 6.0、Microsoft Visual Studio 2003及Borland C++ BuilderX等环境下均可方便地使用OpenCV所提供的库来进行实际开发。本程序以Visual C++ 2005作为开发环境来介绍。
一、OpenCV在Visual C++ 2005下的安装与配置
1．OpenCV安装
首先到OpenCV的官方网站（http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary）下载OpenCV并进行安装，安装过程很简单，只要按照安装向导一步一步进行即可。
2．对Visual C++ 2005进行全局设置
1）打开Visual C++ 2005，选择&Tools（工具） | Options（选项）&菜单项，弹出如图1所示的对话框。
2）在左侧列表框中选择&Projects and Solutions（项目和解决问题方案） | VC++ Directories（VC++目录）&。
3）在&Show directories for（显示以下内容的目录）&下拉列表框中选择&Library Files（库文件）&。
4）在右侧库文件列表框中定位并添加&& OpenCV 安装目录&OpenCVlib& 。
5）在&Show directories for（显示以下内容的目录）&下拉列表框中选择&Include Files（包含文件）&，并在右侧列表框中定位并添加以下路径：
& OpenCV 安装目录&OpenCVcxcoreinclude
& OpenCV 安装目录&OpenCVcvinclude
& OpenCV 安装目录&OpenCVcvauxinclude
& OpenCV 安装目录&OpenCVmlinclude
& OpenCV 安装目录&OpenCVotherlibshighgui
& OpenCV 安装目录&OpenCVotherlibscvcaminclude
& OpenCV 安装目录&OpenCVMicrosoft Platform SDKInclude
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OpenCV利用摄像头人脸识别
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→ 正文内容 python OpenCV使用例子
python中使用OpenCV进行人脸检测的例子
这篇文章主要介绍了python中使用OpenCV进行人脸检测的例子,需要的朋友可以参考下
OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包，用它可以方便地实现人脸检测的代码。
写代码之前应该先安装python-opencv：
代码如下:$ sudo apt-get install python-opencv
具体原理就不多说了，可以参考一下。直接上源码。
代码如下:#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# face_detect.py
# Face Detection using OpenCV. Based on sample code from:# /m76db1d6b
# Usage: python face_detect.py &image_file&
import sys, osfrom opencv.cv import *from opencv.highgui import *from PIL import Image, ImageDrawfrom math import sqrt
def detectObjects(image):&&& """Converts an image to grayscale and prints the locations of any faces found"""&&& grayscale = cvCreateImage(cvSize(image.width, image.height), 8, 1)&&& cvCvtColor(image, grayscale, CV_BGR2GRAY)
&&& storage = cvCreateMemStorage(0)&&& cvClearMemStorage(storage)&&& cvEqualizeHist(grayscale, grayscale)
&&& cascade = cvLoadHaarClassifierCascade(&&&&&&& '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml',&&&&&&& cvSize(1,1))&&& faces = cvHaarDetectObjects(grayscale, cascade, storage, 1.1, 2,&&&&&&& CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(20,20))
&&& result = []&&& for f in faces:&&&&&&& result.append((f.x, f.y, f.x+f.width, f.y+f.height))
&&& return result
def grayscale(r, g, b):&&& return int(r * .3 + g * .59 + b * .11)
def process(infile, outfile):
&&& image = cvLoadImage(infile);&&& if image:&&&&&&& faces = detectObjects(image)
&&& im = Image.open(infile)
&&& if faces:&&&&&&& draw = ImageDraw.Draw(im)&&&&&&& for f in faces:&&&&&&&&&&& draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 255))
&&&&&&& im.save(outfile, "JPEG", quality=100)&&& else:&&&&&&& print "Error: cannot detect faces on %s" % infile
if __name__ == "__main__":&&& process('input.jpg', 'output.jpg')
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