opencv人脸识别，opencv视频图像的矩阵获得？

YYMMNNLL 2012-09-28 01:02:34

问题1：本人想通过opencv编程实现对一帧图片的处理问题时opencv里面全是封装好的函数，想要得到该帧图像的像素矩阵，还有这个矩阵的行和列，问下各位大侠如何获取该图像数组？

问题2：试问下在opencv提供的人脸识别与检测例子中,我看到这个代码实现是基于win32 console控制台的,想通过MFC下基于对话框的控件编程实现,最终,想把结果显示在picture的控件上面，试问下该怎么实现？看了别人做的结果：链接地址 http://wenku.baidu.com/view/59527a18a8114431b90dd864.html
有没有好心人给帮忙指点指点，都疑惑了3个月了，在此先谢过各位

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yzyjay 2013-11-04

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还没有结题嘛

向立天 2013-03-22

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YYMMNNLL 2012-10-08

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没有人会？

（有详细的代码注释与说明） 02均值方差与协方差协方差矩阵 03-特征值与特征向量 0405-PCA原理与应用 0607-人脸识别算法之EigenFace(PCA方法) facerecog_04.cpp 三种算法时间比较LBP最快.cpp 生成标签数据at.ipynb 0808-人脸识别算法之FisherFace 0909-人脸识别算法之LBPH 案例-实时人脸识别应用开发(读取录入) facerecog_07录入人脸到数据库.cpp 图片人脸检测.cpp 案例-实时人脸识别应用开发2（识别）检测图片中的人脸(多了眼部识别).cpp 录取人脸和实时识别人脸.cpp 识别指定文件夹中的我图片.cpp

基于Opencv的实时人脸识别 1.原理介绍: 人脸检测利用opencv进行图像处理,借用keras框架搭建卷积神经网络,对图像进行特征提取与特征训练,再利用训练好的分类模型进行预测,再将预测标签实时打在每一帧图片上,实现实时人脸检测与人脸标注. 2.具体步骤: 2.1数据获取:借由opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt2.xml进行人脸检测划分,构建起2*1000数据集. 2.2数据处理:利用opencv对图片进行读取,剪切,转为矩阵;划分好图片和标签集 2.3模型训练与保存: 2.3.1搭建CNN神经网络模型; 2.3.2对标签进行one-hot编码(用不同位置数组表示不同类型),对图像矩阵进行归一化; 2.3.3将处理好的数据分批量fit给模型,进行训练. 保存训练好的模型,以便调用. 2.4模型预测:调用训练完成的模型进行识别.

OpenCV3.2 Java图像处理视频培训课程：基于OpenCV新版本3.2.0详细讲述Java OpenCV图像处理部分内容，包括Mat对象使用、图像读写、基于常用核心API讲述基本原理、使用方法、参数、代码演示、图像处理思路与流程讲授。主要内容包括opencv像素操作、滤波、边缘提取、直线与圆检测、形态学操作与分水岭、图像金子塔融合重建、多尺度模板匹配、opencv人脸检测、OpenCV跟Tomcat使用实现服务器端图像处理服务。

基于java+OpenCV人脸识别+图片相似度检测+源码+开发文档说明+代码解说，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介：检测任意两张图片的相似度思路加载两张图片为bitmap进入内存将内存中的两张图片bitmap转换为Mat矩阵(Mat类是OpenCV最基本的一个数据类型，它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像，包括单通道二维数组——灰度图，多通道二维数组——彩色图) 把Mat矩阵的type转换为Cv_8uc1(1通道8位矩阵)类型，然后转换为Cv_32F，因为在c++代码中会判断他的类型。通过OpenCv 来进行俩个矩阵的比较（俩个矩阵必须一样大小的高宽）识别图片中是否有人脸思路需要一个人脸的Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人脸的Haar特征值，CascadeClassifier人脸探测器将该特征值集合加载入内存加载图片为bitmap进入内存，将bitmap转换为Mat矩阵。有了Mat矩阵，然后通过调用OpenCV的Native方法，人脸探测器......

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，专门为图像和视频处理任务设计，广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于OpenCV的详细介绍：历史与发展起源：OpenCV于1999年由英特尔公司发起，旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库，为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。社区与支持：随着时间的推移，OpenCV吸引了全球众多开发者和研究人员的参与，形成了活跃的社区。目前，OpenCV由非盈利组织OpenCV.org维护，并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。主要特点跨平台：OpenCV支持多种操作系统，包括但不限于Windows、Linux、macOS、Android和iOS，确保代码能够在不同平台上无缝运行。丰富的功能：库中包含了数千个优化过的函数，涵盖了计算机视觉领域的诸多方面，如图像处理（滤波、形态学操作、色彩空间转换等）、特征检测与描述（如SIFT、SURF、ORB等）、物体识别与检测（如Haar级联分类器、HOG、DNN等）、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习（SVM、KNN、决策树等）、深度学习（基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署）等。高效性能：OpenCV代码经过高度优化，能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速（如Intel IPP、OpenCL等），实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。多语言支持：尽管OpenCV主要使用C++编写，但它提供了丰富的API绑定，支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言，方便不同领域的开发者使用。开源与免费：OpenCV遵循BSD开源许可证发布，用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码，无需担心版权问题。架构与核心模块 OpenCV的架构围绕核心模块构建，这些模块提供了不同层次的功能： Core：包含基本的数据结构（如cv::Mat用于图像存储和操作）、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc：提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui：提供图形用户界面（GUI）支持，如图像和视频的显示、用户交互（如鼠标事件处理）以及简单的窗口管理。 VideoIO：负责视频的读写操作，支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect：包含预训练的对象检测模型（如Haar级联分类器用于人脸检测）。 Features2D：提供特征点检测（如SIFT、ORB）与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d：用于相机标定、立体视觉、多视图几何等问题。 ML：包含传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。 DNN：深度神经网络模块，支持导入和运行预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。

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