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 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++ 作为开发环境来介绍。
一、OpenCV在Visual C++ 下的安装与配置
1．OpenCV安装
首先到OpenCV的官方网站（/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++ 进行全局设置
1）打开Visual C++ ，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
⑥单击OK（确定）按钮保存配置。
3．对Visual C++ 项目进行设置
新建一个项目后，需要设置项目所需的链接库。选择“Project（项目） | Properties（属性）”菜单项，弹出如图2所示的对话框，在左侧的列表框中选择“Configuration Properties（配置属性） | Linker（链接器） | Input（输入）”，在右侧列表框中选择“Additional Dependencies（附加依赖项）”，在其右侧的文本框中输入“cxcore.lib cv.lib ml.lib highgui.lib cvaux.lib”等需要的库（用空格分隔）。
二、人脸检测程序的开发
人脸检测是一个非常先进的问题，它是人脸研究的一个主要方向，其任务是对于一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索，以确定其中是否含有人脸、含有多少个人脸，以及所含人脸的位置、大小和姿态。人脸检测的算法很多，Adaboost算法是其中的一种，Adaboost算法虽然十分复杂，但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测将是十分容易。
1．利用OpenCV进行人脸检测
人脸检测程序主要完成3部分功能，即加载分类器、加载待检测图象以及检测并标示。本程序使用OpenCV中提供的“haarcascade_frontalface_alt.xml”文件存储的目标检测分类，用cvLoad函数载入后，进行强制类型转换。OpenCV中提供的用于检测图像中目标的函数是cvHaarDetectObjects，该函数使用指针对某目标物体（如人脸）训练的级联分类器在图象中找到包含目标物体的矩形区域，并将这些区域作为一序列的矩形框返回。分类器在使用后需要被显式释放，所用的函数为cvReleaseHaarClassifierCascade。这些函数原型请参看有关OpenCV手册。
2．程序实现
1）新建一个Visual C++ MFC项目，取名为“FaceDetection”，选择应用程序类型为“单文档”。将菜单中多余的项去掉，并添加一项“人脸检测”，其ID为“ID_FaceDetected”，并生成该菜单项的消息映射函数。
2）在“FaceDetectionView.h”头文件中添加以下灰底色部分程序代码：
//南京森林公安高等专科学校 江林升// FaceDetectionView.h : CFaceDetectionView 类的接口#pragma once#include "cv.h"#include "highgui.h"class CFaceDetectionView : public CView{protected: // 仅从序列化创建CFaceDetectionView();DECLARE_DYNCREATE(CFaceDetectionView)// 属性public:CFaceDetectionDoc* GetDocument() const;CvHaarClassifierCascade* cascade;//特征器分类CvMemStorage* storage;void detect_and_draw( IplImage* img );IplImage* src; //载入的图像
3）在“FaceDetectionView.cpp”文件中添加以下灰底色部分程序代码：
// FaceDetectionView.cpp : CFaceDetectionView 类的实现#include "stdafx.h"#include "FaceDetection.h"#include "FaceDetectionDoc.h"#include "FaceDetectionView.h"#include <string>#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#endif// CFaceDetectionViewIMPLEMENT_DYNCREATE(CFaceDetectionView, CView)BEGIN_MESSAGE_MAP(CFaceDetectionView, CView)ON_COMMAND(ID_FaceDetected, &CFaceDetectionView::OnFacedetected)END_MESSAGE_MAP()// CFaceDetectionView 构造/析构const char* cascade_name ="haarcascade_frontalface_alt.xml";//分类器的名称// CFaceDetectionView 消息处理程序void CFaceDetectionView::OnFacedetected() //人脸检测菜单响应事件{// TODO: 在此添加命令处理程序代码CString fileName;//打开文件对话窗口CFileDialog OpenDlg( TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, L"图像文件格式JPG file format (*.jpg)|*.jpg|(*.bmp) |*.bmp|", NULL);//从文件对话窗口中打开图像if(OpenDlg.DoModal()!=IDOK)return;//获得文件名fileName = OpenDlg.GetPathName();//必要的类型转换std::string tempName = (LPCSTR)CStringA(fileName);const char* tmp = tempName.c_str();//打开文件，若失败则返回if( (src = cvLoadImage(tmp, CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR)) == 0 )return;//加载（分类器层叠）训练库cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );//加载不成功则显示错误讯息，并退出if(cascade){storage = cvCreateMemStorage(0);cvNamedWindow( "人脸检测", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); //创建窗口//如果图片存在则分析并显示结果，否则退出程序if(src) detect_and_draw(src); //调用人脸检与标示事件cvReleaseImage(&src);cvReleaseMemStorage( &storage );}else{&, nbsp; AfxMessageBox(L"无法加载分类器，请确认后重试！");}cvReleaseHaarClassifierCascade( &cascade );}void CFaceDetectionView::detect_and_draw(IplImage *img) //人脸检与标示事件{static CvScalar color[] = {0,0,255};//用于设置标示图像中人脸的颜色double scale = 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 );int i;cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );cvEqualizeHist( small_img, small_img );cvClearMemStorage( storage );if( cascade ){ //检测人脸CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage, 1.1, 2, 0, cvSize(30, 30) ); for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ ){CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );CvPoint center;int radius;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, color[0], 3, 8, 0 );}}cvShowImage( "人脸检测", img );cvReleaseImage( &gray );cvReleaseImage( &small_img );}
需要注意的是，本程序运行时应将分类器文件置于程序目录下，如果运行的是生成的EXE文件，则应将分类器文件与该EXE文件放在同一个目录下。
三、程序运行结果
运行该程序，选择人脸检测菜单项，弹出文件打开对话框，选择要检测的图像文件，程序就会将检测到的人脸用圆圈标示出来，如图3所示。本程序能顺利检测出大部分人脸，但由于光照、遮挡和倾斜等原因，部分人脸不能正确检测，另外，也有一些非人脸部分由于具有人脸的某些特征，也被当成了人脸，这些都是本程序需要改进的部分。
