本文的例程是我第一次用opencv自帶的利用haar特徵人臉識別的分類器檔案進行人臉檢測的收穫，注意，前提是已經有了分類器檔案xml，僅僅是利用它來進行檢測的過程。希望能幫到有需求的人~
//----------------haar特徵的人臉檢測-------------------
//使用opencv自帶的xml分類器檔案
//問題：1.分類器檔案的載入，使用的是opencvc的路徑下的data中的帶有gpu的資料夾下的分類器檔案，另外乙個不能成功。
//2、巨集定義中的scale的值影響了縮放的比例，非常影響結果。
//----------------------cjs-----------------------------
#include#include//#include//#include//#include#define scale 1.01//巨集定義乙個縮放的尺寸方便修改
void detect_and_draw(iplimage* img, double scale = scale)
,,,,
,,, };
//載入分類器，按照自己的分類器路徑載入
cvhaarclassifiercascade *cascade = (cvhaarclassifiercascade*)cvload(
"d:\\opencv_2_4_13\\opencv\\sources\\data\\haarcascades_gpu\\haarcascade_frontalface_default.xml");
//判斷是否載入分類器成功
if (!cascade)
//建立儲存空間
cvmemstorage* storage = cvcreatememstorage(0);
//建立灰度影象和縮小的影象
iplimage* gray = cvcreateimage(cvsize(img->width, img->height), 8, 1);
iplimage* small_img = cvcreateimage(cvsize(cvround(img->width / scale), cvround(img->height / scale)), 8, 1);
cvcvtcolor(img, gray, cv_bgr2gray);
cvresize(gray, small_img, cv_inter_linear);
//直方圖均衡化，消除成像條件引起的問題
cvequalizehist(small_img, small_img);
//先清空儲存區域
cvclearmemstorage(storage);
//這就是重點啦，識別過程
cvseq* objects = cvhaardetectobjects(small_img, cascade, storage, 1.1, 2, 0, cvsize(30, 30));
//依次提取出結果並顯示
for (int i = 0; i < (objects ? objects->total : 0); i++)
cvshowimage("result", img);
//暫停，一直顯示結果
cvwaitkey(0);
cvreleaseimage(&gray);
cvreleaseimage(&small_img);
}void main()
如圖，人臉還是檢測到了一些，但是有些地方有些錯誤識別，需要進一步研究咯，不過目的達到了，就是能使用分類器檔案來檢測出人臉了~
以下是幾個問題：
2：那個scale的值很會影響到識別的結果。這裡設定的是1.01，效果還可以，我之前按照書上的設定的是1.3，效果慘不忍睹。就是這樣咯~
以上就是我的一些小收穫啦，如果有錯誤希望大家指正，大家一起交流進步~~
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