VisualC++利用OpenCV对图像进行人脸识别傻瓜教程Word格式.docx
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选择高级选项，然后选择“环境变量”，查看是否加入，如果没有则将其加入
加入后，在任务管理器里重启explorer.exe
配置VisualC++6.0
全局设置
菜单Tools（工具）->
Options（选择）->
Directories（目录）：
先设置lib路径，选择Libraryfiles，在下方填入路径：
C:
\ProgramFiles\OpenCV\lib
然后选择includefiles，在下方填入路径：
\ProgramFiles\OpenCV\cxcore\include
\ProgramFiles\OpenCV\cv\include
\ProgramFiles\OpenCV\cvaux\include
\ProgramFiles\OpenCV\ml\include
\ProgramFiles\OpenCV\otherlibs\highgui
\ProgramFiles\OpenCV\otherlibs\cvcam\include
然后选择sourcefiles，在下方填入路径：
\ProgramFiles\OpenCV\cv\src
\ProgramFiles\OpenCV\cxcore\src
\ProgramFiles\OpenCV\cvaux\src
\ProgramFiles\OpenCV\otherlibs\cvcam\src\windows
最后点击“ok”，完成设置。
在VisualC++6.0下创建使用OpenCV的VCProject
正常启动VisualC++6.0，并创建project。
项目设置
每创建一个将要使用OpenCV的VCProject，都需要给它指定需要的lib。
菜单：
Project（工程）->
Settings（设置），然后将Settingfor（设置）选为AllConfigurations（所有配置），然后选择右边的link（连接）标签，在Object/librarymodules（对象/库模块）附加上
cxcore.libcv.libml.libcvaux.libhighgui.libcvcam.lib
如果你不需要这么多lib，你可以只添加你需要的lib。
创建以下win32consoleapplication程序进行测试。
#include<
cv.h>
cxcore.h>
highgui.h>
intmain（intargc,char*argv[]）
{
IplImage*img=cvLoadImage（"
lena.jpg"
）;
cvNamedWindow（"
Image:
"
1）;
cvShowImage（"
img）;
cvWaitKey（）;
cvDestroyWindow（"
cvReleaseImage（&
img）;
return0;
}
如果能够编译链接成功，则说明配置成功，否则检查前面的配置步骤。
开始创建工程
1，打开VisualC++6.0，创建一个“Win32ConsoleApplication”类型的工程，工程名称取“test”，单击“确定”，然后单击“完成”，结束应用程序创建。
2，将…\OpenCV\data\haarcascades目录下的数据文件haarcascade_frontalface_alt.xml复制到工程目录文件夹中。
其中，…\OpenCV为OpenCV的安装目录，数据文件haarcascade_frontalface_alt.xm为人脸检测时所用到得分类器。
3，源程序代码如下：
/*test.cpp文件完整代码*/
#include"
stdafx.h"
cv.h"
highgui.h"
stdio.h>
staticCvHaarClassifierCascade*cascade=0;
staticCvMemStorage*storage=0;
voiddetect_and_draw（IplImage*image）;
constchar*cascade_name="
haarcascade_frontalface_alt.xml"
;
//人脸检测要用到的分类器
int_tmain（intargc,_TCHAR*argv[]）
cascade=（CvHaarClassifierCascade*）cvLoad（cascade_name,0,0,0）;
//加载人脸检测所用的分类器
if（!
cascade）
{
fprintf（stderr,"
ERROR:
Couldnotloadclassifiercascade\n"
）;
return-1;
}
storage=cvCreateMemStorage（0）;
//动态存储结构，用来存储人脸在图像中的位置
cvNamedWindow（"
result"
1）;
//constchar*filename="
//待检测图像（包含绝对路径）
constchar*filename="
景甜.jpg"
IplImage*image=cvLoadImage（filename,1）;
//加载图像
detect_and_draw（image）;
//对加载的图像进行检测
cvWaitKey（0）;
cvReleaseImage（&
image）;
voiddetect_and_draw（IplImage*img）
staticCvScalarcolors[]=
{{0,0,255}},
{{0,128,255}},
{{0,255,255}},
{{0,255,0}},
{{255,128,0}},
{{255,255,0}},
{{255,0,0}},
{{255,0,255}}
};
doublescale=1.3;
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）;
cvEqualizeHist（small_img,small_img）;
cvClearMemStorage（storage）;
if（cascade）
/*函数cvHaarDetectObjects检测图像中的目标，由OpenCV提供。
*/
CvSeq*faces=cvHaarDetectObjects（small_img,cascade,storage,1.1,2,0,
cvSize（30,30））;
for（inti=0;
i<
（faces?
faces->
total:
0）;
i++）
CvRect*r=（CvRect*）cvGetSeqElem（faces,i）;
CvPointcenter;
intradius;
center.x=cvRound（（r->
x+r->
width*0.5）*scale）;
center.y=cvRound（（r->
y+r->
height*0.5）*scale）;
radius=cvRound（（r->
width+r->
height）*0.25*scale）;
cvCircle（img,center,radius,colors[i%8],3,8,0）;
cvShowImage（"
img）;
gray）;
small_img）;
/*stdafx.h文件完整代码*/
//stdafx.h:
标准系统包含文件的包含文件，
//或是经常使用但不常更改的
//特定于项目的包含文件
//
#pragmaonce
#defineWIN32_LEAN_AND_MEAN//从Windows头中排除极少使用的资料
tchar.h>
//TODO:
在此处引用程序需要的其他头文件
/*stdafx.cpp文件完整代码*/
//stdafx.cpp:
只包括标准包含文件的源文件
//FaceDetection.pch将作为预编译头
//stdafx.obj将包含预编译类型信息
在STDAFX.H中
//引用任何所需的附加头文件，而不是在此文件中引用
4，项目配置
Project->
Settings，然后将Settingfor选为AllConfigurations，然后选择右边的link标签，在Object/librarymodules附加上
5，编译工程
在编译前，将要进行人脸检测的图片放到工程目录下，图片的名称要与代码中的名称对应。
如：
constchar*filename="
//待检测图像（包含绝对路径）
一切准备就绪，编译并连接工程，运行生成的文件。
效果如下：
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