【MFC基础入门】OpenCV人脸检测与马赛克

这是OpenCV的代码，在这基础上加了马赛克。

void CFaceDetectionDlg::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}}  //};  //用不同颜色的圈圈区分不同的人double scale = 1.3;//先缩小为small_img 后放大，为了便于处理也可以不用   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 );//灰度图cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );//缩小cvEqualizeHist( small_img, small_img );//经过上面两步，gray指向的图像已经变为small_imgcvClearMemStorage( storage );//动态内存重置if( cascade )//括号里是分类器的指针，就是用这个东西来判断是不是人脸的！！！{double t = (double)cvGetTickCount();//开始计时CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,cvSize(30, 30) );//检测的核心语句，注意cascade参数t = (double)cvGetTickCount() - t;//计算时间间隔//cout<<"detection time = %gms\n"<<t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.)<<endl;//打印出所用的时间for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )//总共有faces->total 个脸，把他们一个一个圈出来{CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );//每个脸对应的链表节点CvPoint center;int radius;center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);//圆心横坐标，注意scale，这里放大center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);//纵坐标radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);//半径//cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], -1, 8, 0 );//画圆圈出目标头像//马赛克cvSetImageROI(img,cvRect(center.x-radius,center.y-radius,radius*2,radius*2));int W=8;int H=8;for(int mi=W;mi<img->roi->width;mi+=W)for(int mj=H;mj<img->roi->height;mj+=H){CvScalar tmp=cvGet2D(img,mj-H/2,mi-W/2);for(int mx=mi-W;mx<=mi;mx++)for(int my=mj-H;my<=mj;my++)cvSet2D(img,my,mx,tmp);}cvResetImageROI(img);  }}cvReleaseImage( &gray );  cvReleaseImage( &small_img );  }

本人写的通用小项目下载地址：可以提取分类器进行检测，大家必须配置好OpenCV环境和在源码中设置好分类器的路径。

http://download.csdn.net/detail/mkr127/5397219

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