之前執行haar特徵的adaboost演算法人臉檢測一直出錯，加上今天的HOG&SVM行人檢測程式，一直報錯。

今天總算髮現自己犯了多麼白痴的錯誤——是因為外部依賴項lib檔案沒有新增完整，想一頭囊死啊

做程式一定要心如止水！！！ 仔細查詢！！！

1.人臉識別程式：

1. #include "cv.h"
2. #include "highgui.h"
3. #include <stdio.h>
4. #include <stdlib.h>
5. #include <string.h>
6. #include <assert.h>
7. #include <math.h>
8. #include <float.h>
9. #include <limits.h>
10. #include <time.h>
11. #include <ctype.h>
12. usingnamespace std;  
13. static CvMemStorage* storage = 0;  
14. static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;  
15. void detect_and_draw( IplImage* image );  
16. constchar* cascade_name =  
17. "G:/OpenCV2.3.1/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"
    ;  
18. /* "haarcascade_profileface.xml";*/
19. int main()  
20. {  
21.     CvCapture* capture = 0;  
22.     cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );  
23.     if( !cascade )  
24.     {  
25.         fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade/n" );  
26.         //fprintf( stderr,
27.             //"Usage: facedetect --cascade=/"<cascade_path>"/[filename|camera_index]/n" );
28.         return -1;  
29.     }  
30.     storage = cvCreateMemStorage(0);  
31.     cvNamedWindow( "result", 1 );  
32.     constchar* filename = "H:/test/face05.jpg";  
33.     IplImage* image = cvLoadImage(filename );  
34.     if( image )  
35.     {  
36.         detect_and_draw( image );  
37.         cvWaitKey(0);  
38.         cvReleaseImage( &image );  
39.     }  
40.     cvDestroyWindow("result");  
41.     cvWaitKey(0);  
42.     return 0;  
43. }  
44. void detect_and_draw( IplImage* img )  
45. {  
46.     static CvScalar colors[] =   
47.     {  
48.         {{0,0,255}},  
49.         {{0,128,255}},  
50.         {{0,255,255}},  
51.         {{0,255,0}},  
52.         {{255,128,0}},  
53.         {{255,255,0}},  
54.         {{255,0,0}},  
55.         {{255,0,255}}  
56.     };  
57.     double scale = 1.3;  
58.     IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 );  
59.     IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale),  
60.         cvRound (img->height/scale)),  
61.         8, 1 );  
62.     int i;  
63.     cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );  
64.     cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );  
65.     cvEqualizeHist( small_img, small_img );  
66.     cvClearMemStorage( storage );  
67.     if( cascade )  
68.     {  
69.         double t = (double)cvGetTickCount();  
70.         CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,  
71.             1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,  
72.             cvSize(30, 30) );  
73.         t = (double)cvGetTickCount() - t;  
74.         printf( "detection time = %gms/n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );  
75.         for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )  
76.         {  
77.             CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );  
78.             CvPoint center;  
79.             int radius;  
80.             center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);  
81.             center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);  
82.             radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);  
83.             cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 );  
84.         }  
85.     }  
86.     cvShowImage( "result", img );  
87.     cvReleaseImage( &gray );  
88.     cvReleaseImage( &small_img );  
89. }   

2.行人檢測程式

1. #include <cv.h> 
2. #include <highgui.h>   
3. #include <string> 
4. #include <iostream> 
5. #include <algorithm> 
6. #include <iterator>
7. #include <stdio.h>
8. #include <string.h>
9. #include <ctype.h>
10. usingnamespace cv;  
11. usingnamespace std;  
12. void help()  
13. {  
14.     printf(  
15.             "\nDemonstrate the use of the HoG descriptor using\n"
16.             "  HOGDescriptor::hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());\n"
17.             "Usage:\n"
18.             "./peopledetect (<image_filename> | <image_list>.txt)\n\n");  
19. }  
20. int main(int argc, char** argv)  
21. {  
22.     Mat img;  
23.     FILE* f = 0;  
24.     char _filename[1024];  
25.     if( argc == 1 )  
26.     {  
27.         printf("Usage: peopledetect (<image_filename> | <image_list>.txt)\n");  
28.         return 0;  
29.     }  
30.     img = imread(argv[1]);  
31.     if( img.data )  
32.     {  
33.         strcpy(_filename, argv[1]);  
34.     }  
35.     else
36.     {  
37.         f = fopen(argv[1], "rt");  
38.         if(!f)  
39.         {  
40.             fprintf( stderr, "ERROR: the specified file could not be loaded\n");  
41.             return -1;  
42.         }  
43.     }  
44.     HOGDescriptor hog;  
45.     hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());//得到檢測器
46.     namedWindow("people detector", 1);  
47.     for(;;)  
48.     {  
49.         char* filename = _filename;  
50.         if(f)  
51.         {  
52.             if(!fgets(filename, (int)sizeof(_filename)-2, f))  
53.                 break;  
54.             //while(*filename && isspace(*filename))
55.             //  ++filename;
56.             if(filename[0] == '#')  
57.                 continue;  
58.             int l = strlen(filename);  
59.             while(l > 0 && isspace(filename[l-1]))  
60.                 --l;  
61.             filename[l] = '\0';  
62.             img = imread(filename);  
63.         }  
64.         printf("%s:\n", filename);  
65.         if(!img.data)  
66.             continue;  
67.         fflush(stdout);  
68.         vector<Rect> found, found_filtered;  
69.         double t = (double)getTickCount();  
70.         // run the detector with default parameters. to get a higher hit-rate
71.         // (and more false alarms, respectively), decrease the hitThreshold and
72.         // groupThreshold (set groupThreshold to 0 to turn off the grouping completely).
73.         hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);  
74.         t = (double)getTickCount() - t;  
75.         printf("tdetection time = %gms\n", t*1000./cv::getTickFrequency());  
76.         size_t i, j;  
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    （學習筆記二）——基於opencv人臉檢測原理及實現

    最近搞了幾天的人臉檢測，終於把大體框架和原理搞清楚了，現在寫出來供大家學習之用，如有不對之處，還請大家指正。也希望大家在學習opencv的過程中能將學習過程及重點記錄下來，以部落格的形式分析，畢竟opencv的教材還不太多，我們自己學習大部分要靠網上的資料。通過部落格分享的

    opencv學習篇（2）haar人臉檢測

    下圖就是使用上述程式碼對內建攝像頭的視訊流進行人臉檢測的結果影象: 注意複製分類器檔案 haarcascade_frontalface_alt.xml 和 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 到你的當前目錄下. 他們在OpenCV安裝資料夾 opencv/data/haa