cvcircle_cv::line_cv::mat(6)

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参考文章：

[1]Joint Cascade Face Detection and Alignment（ECCV14)

[2]Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features (CVPR14)

[3]Cascaded Pose Regression (CVPR10)

[4]Fast Keypoint Recognition in Ten Lines of Code

[5]女神的博文：

本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像，进行以下步骤：

进行人脸检测，将检测出的人脸存入2

对2进行人脸建模

在测试集上进行recognition

环境：vs2010+opencv 2.4.6.0

特征：eigenface

Input：一个人脸，15个人，每人20个样本（左右）。

Output：人脸检测，并识别出每张检测到的人脸。

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本文完成第一步，数据预处理：自动检测所有文件夹中每个sample中的人脸，作为训练数据。

Input：一个color文件夹，每个文件夹中有1~N这N个子文件夹，每个子文件夹内有n张包括第n类人的照片，如图。cvcircle

最终结果：

核心：face detection（detectAndDraw）

辅助：截图并保存部分图片(CutImg)，文件夹内图片遍历(read_img)，图片转换成相同大小（normalizeone）

括号内分别是函数名，下面分别给出代码及说明。

1. 遍历文件夹：CBrowseDir类和CStatDir类（具体见这篇），三个文件如下：

1.1 BrowseDir.h

1.2 BrowseDir.cpp

#include"BrowseDir.h"

#include"direct.h"

#include"string.h"

#include"io.h"

#include"stdio.h"

#include<vector>

#include<iostream>

usingnamespacestd;

CBrowseDir::CBrowseDir()

{

getcwd(m_szInitDir,_MAX_PATH);

intlen=strlen(m_szInitDir);

if(m_szInitDir[len-1]!='\\')

strcat(m_szInitDir,"\\");

}

boolCBrowseDir::SetInitDir(constchar*dir)

{

if(_fullpath(m_szInitDir,dir,_MAX_PATH)==NULL)

returnfalse;

if(_chdir(m_szInitDir)!=0)

returnfalse;

intlen=strlen(m_szInitDir);

if(m_szInitDir[len-1]!='\\')

strcat(m_szInitDir,"\\");

returntrue;

}

vector<char*>CBrowseDir::BeginBrowseFilenames(constchar*filespec)

{

ProcessDir(m_szInitDir,NULL);

returnGetDirFilenames(m_szInitDir,filespec);

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