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在之前OpenCV实践之路——人脸识别之一数据收集和预处理和OpenCV实践之路——人脸识别之二模型训练两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。

简单说下流程：

1.打开摄像头。

2.加载人脸检测器，加载人脸模型。

3.人脸检测

4.把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸。

5.如果人脸是自己的，显示自己的名字。

代码：

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	VideoCapture cap(0);    //打开默认摄像头
	if (!cap.isOpened())
	{
		return -1;
	}
	Mat frame;
	Mat edges;
	Mat gray;

	CascadeClassifier cascade;
	bool stop = false;
	//训练好的文件名称，放置在可执行文件同目录下
	cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");

	Ptr<FaceRecognizer> modelPCA = createEigenFaceRecognizer();
	modelPCA->load("MyFacePCAModel.xml");
	
	while (!stop)
	{
		cap >> frame;

		//建立用于存放人脸的向量容器
		vector<Rect> faces(0);

		cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);
		//改变图像大小，使用双线性差值
		//resize(gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);
		//变换后的图像进行直方图均值化处理
		equalizeHist(gray, gray);

		cascade.detectMultiScale(gray, faces,
			1.1, 2, 0
			//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
			//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
			| CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
			Size(30, 30));

		Mat face;
		Point text_lb;

		for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
		{
			if (faces[i].height > 0 && faces[i].width > 0)
			{
				face = gray(faces[i]);
				text_lb = Point(faces[i].x, faces[i].y);

				rectangle(frame, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0);
			}
		}

		Mat face_test;

		int predictPCA = 0;
		if (face.rows >= 120)
		{
			resize(face, face_test, Size(92, 112));
			
		}
		//Mat face_test_gray;
		//cvtColor(face_test, face_test_gray, CV_BGR2GRAY);

		if (!face_test.empty())
		{
			//测试图像应该是灰度图
			predictPCA = modelPCA->predict(face_test);
		}

		cout << predictPCA << endl;
		if (predictPCA == 40)
		{
			string name = "LiuXiaoLong";
			putText(frame, name, text_lb, FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255));
		}

		imshow("face", frame);
		if (waitKey(50) >= 0)
			stop = true;
	}

	return 0;
}

效果图：

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更新：opencv3版本的代码有所改动，请参考较新的博客提示。

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