【注意】本博文的檔次適合OpenCV初學者，和要做本科生畢業(yè)設計這類檔次。

上一節(jié)是人臉采集，鏈接如下：

http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71158472

源碼的下載地址和原理理論部分請走下面連接

http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71157980

本節(jié)講解Opencv中的人臉處理，

功能如下：

當我們點擊了功能里面的照片處理后，如下所示：

并且在Data目錄下，可以看見生成了一個對應的文件夾，這個文件夾和peopel.txt里面的標識對應，如下圖所示：

下面來看代碼

void AddPeople::disposePic() {file.CreateFile(QString::number( MaxNumAboutPeople,10));QString sourceFilePath="addData\\";QString targetFilePath="Data\\"+QString::number(MaxNumAboutPeople,10);targetFilePath.append("\\");QString sourceFile;QString targetFile;for(int i=0;i<10;i++){sourceFile.append(sourceFilePath+QString::number(i+1,10));sourceFile.append(".jpg");targetFile.append(targetFilePath);targetFile.append(QString::number(i,10));targetFile.append(".jpg");this->detectAndDisplay(sourceFile,targetFile);sourceFile.clear();targetFile.clear();} } 這是創(chuàng)建文件夾的代碼，是不是很簡單呢？其實就是調(diào)用了file.h，我們現(xiàn)在進入file.h和file.cpp來看看

如果創(chuàng)建文件夾：

void MyFILE::CreateFile(QString fileName) {PicFile=new QDir;QString path="Data\\"+fileName;if(PicFile->exists(path)){QMessageBox about;about.setText(tr("文件夾創(chuàng)建失敗"));about.exec();}else{if(PicFile->mkdir(path)){QMessageBox about;about.setText(tr("文件夾創(chuàng)建成功"));about.exec();}} }
而關于存儲圖像和處理在detectAndDisplay(sourceFile,targetFile);這個函數(shù)中。

現(xiàn)在來看此函數(shù)：

void AddPeople::detectAndDisplay(QString source, QString target) {std::string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";cv::CascadeClassifier face_cascade; //定義人臉分類器cv::Mat frame = cv::imread(source.toStdString());if(!frame.data){qDebug()<<source;QMessageBox::warning(this,tr("提示"),tr("frame讀取失敗"),QMessageBox::Ok);return;}if (!face_cascade.load(face_cascade_name)){QMessageBox::warning(this,tr("錯誤"),tr("haarcascade_frontalface_alt.xml加載失敗"),QMessageBox::Ok);return;}std::vector<cv::Rect> faces;cv::Mat img_gray;cv::cvtColor(frame, img_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::equalizeHist(img_gray, img_gray);face_cascade.detectMultiScale(img_gray, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, cv::Size(50, 50));for (int j = 0; j < (int)faces.size(); j++){cv::Mat faceROI = frame(faces[j]);cv::Mat MyFace;cv::Mat gray_MyFace;if (faceROI.cols > 100){cv::resize(faceROI, MyFace, cv::Size(92, 112));cv::cvtColor(MyFace, gray_MyFace, CV_BGR2GRAY);imwrite(target.toStdString(), gray_MyFace);}} }
這里的代碼說白了就是調(diào)用haarcascade找人臉，分割人臉，然后進行灰度處理，和直方圖均衡化，然后進行imwrite保存文件。

進行灰度處理，和直方圖均衡化是為了訓練模型時減少計算，減少冗余信息對識別的影響，提供識別準確度。

10張圖片處理完畢了，下面我們生成csv文件。

csv也就是逗號分割的文件，也就是說，我們有10張圖，如果10個人就100張圖，為了操作方便，為何不用一個文件把這些圖的路徑和人臉的標號放在一起，讓Opencv直接讀取，這樣才方便。

當點擊生成csv后如下圖所示：

這個at.txt文件是預先創(chuàng)建好的。

其實功能就是把相對路徑換成絕對路徑，方便Opencv進行讀取。這里有個坑要注意，Opencv中讀取csv文件只能是ASCII編碼，如果不是ASCII將讀取不了，如下圖所示：

現(xiàn)在來看代碼，如何完成這樣的工作：

void AddPeople::AddCSV() {file.MakecsvFile(); }在Addpeople中AddCSV調(diào)用了file.MakecsvFile，現(xiàn)在進去看他具體的代碼：

void MyFILE::MakecsvFile() {QDir csvFile("./Data/at.txt");QString csvPath=csvFile.absolutePath();QString csvFilePath=csvPath;csvPath.chop(6);QString path=csvPath+QString::number(MaxNumAboutPeople,10)+"/";for(int i=0;i<10;i++){QString filepath=path;filepath.append(QString::number(i,10));filepath.append(".jpg;");filepath.append(QString::number(MaxNumAboutPeople,10));//this->AddPeople(csvFilePath,filepath);QFile file(csvFilePath);if(!file.open(QIODevice::WriteOnly|QIODevice::Append)){QMessageBox about;about.setText(tr("添加人員時文件打開失敗"));about.exec();return;}QTextStream in(&file);//in.setCodec("UTF-8");in<<filepath<<"\r\n";file.close();} }
是不是和上一節(jié)創(chuàng)建文件一樣簡單呢！

下一節(jié)將說明模型訓練！
源碼和理論部分在本博文開頭有提供。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Qt5.7+Opencv2.4.9人脸识别(三)人脸处理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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