本系列人臉識別文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的程式碼請參考文章：

OpenCV之識別自己的臉——C++原始碼放送（請在上一篇文章末尾檢視）

在之前《OpenCV人臉識別之一：資料收集和預處理》和《OpenCV人臉識別之二：模型訓練》兩篇部落格中，已經把人臉識別的整個流程全部交代清楚了。包括今天這篇人臉識別方面的內容都已經在上述第二篇部落格中的程式碼中有所體現。只是今天的內容會讓結果更加的形象化。僅此而已。可以說，本篇的內容是前面諸多內容的一個整合。所以今天的內容也很簡潔。

簡單說下流程

1、開啟攝像頭。

2、載入人臉檢測器，載入人臉模型。

3、人臉檢測

4、把檢測到的人臉與人臉模型裡面的對比，找出這是誰的臉。

5、如果人臉是自己的，顯示自己的名字。

程式碼

#include<opencv2opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{     
VideoCapture cap(0);    
//開啟預設攝像頭     
if (!cap.isOpened())     
{         
return -1;    
 }     
Mat frame;     
Mat edges;    
 Mat gray;     
CascadeClassifier cascade;     
bool stop = false;     
//訓練好的檔名稱，放置在可執行檔案同目錄下     cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");     
Ptr<FaceRecognizer> modelPCA = createEigenFaceRecognizer();     
modelPCA->load("MyFacePCAModel.xml");     
while (!stop)     
{         
cap >> frame;         
//建立用於存放人臉的向量容器        
vector<Rect> faces(0);         
cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);         
//改變影象大小，使用雙線性差值         
//resize(gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);         
//變換後的影象進行直方圖均值化處理         
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())        
{            
 //測試影象應該是灰度圖             
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;
 }
 

效果圖：