人脸识别的代码

#include "cv.h"  
#include "highgui.h"  
  
#include <stdio.h>  
#include <stdlib.h>  
#include <string.h>  
#include <assert.h>  
#include <math.h>  
#include <float.h>  
#include <limits.h>  
#include <time.h>  
#include <ctype.h>  
using namespace std;  
  
static CvMemStorage* storage = 0;  
static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;  
  
void detect_and_draw( IplImage* image );  
  
const char* cascade_name =  
"D:\\学习资料\\图像处理学习\\OPENCV使用方法\\haarcascade_frontalface_alt2.XML";  
/* "haarcascade_profileface.xml";*/  
  
int main()  
{  
    CvCapture* capture = 0;  
  
    cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );  
  
    if( !cascade )  
    {  
        fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade/n" );  
        //fprintf( stderr,  
            //"Usage: facedetect --cascade=/"<cascade_path>"/[filename|camera_index]/n" );  
        return -1;  
    }  
    storage = cvCreateMemStorage(0);  
  
  
    cvNamedWindow( "result", 1 );  
  
  
    const char* filename = "C:\\Users\\shuyu\\Downloads\\psu.jpg";  
    IplImage* image = cvLoadImage(filename );  
  
    if( image )  
    {  
        detect_and_draw( image );  
        cvWaitKey(0);  
        cvReleaseImage( &image );  
    }  
  
    cvDestroyWindow("result");  
    cvWaitKey(0);  
    return 0;  
}  
  
void detect_and_draw( IplImage* img )  
{  
    static CvScalar colors[] =   
    {  
        {{0,0,255}},  
        {{0,128,255}},  
        {{0,255,255}},  
        {{0,255,0}},  
        {{255,128,0}},  
        {{255,255,0}},  
        {{255,0,0}},  
        {{255,0,255}}  
    };  //标记人脸所用的圆的颜色
  
    double scale = 1.8;/*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 )  
    {  
        double t = (double)cvGetTickCount();//运行时间  
        CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,  
            1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,  
            cvSize(5,5) );  
        t = (double)cvGetTickCount() - t;  
        printf( "detection time = %gms/n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );  
        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, colors[i%8], 3, 8, 0 );  
        }  
    }  
  
    cvShowImage( "result", img );  
    cvReleaseImage( &gray );  
    cvReleaseImage( &small_img );  

}  

图片为识别的结果，但是没有进行侧脸识别的训练，下步工作就是要实现侧脸识别的训练工作。