OpenCV是一種採用C/C++編寫的開源計算機視覺庫，它可以很方便地用於圖像處理和分析。OpenCV視覺庫中包含開源的人臉檢測程序，本部分主要使用的是OpenCV中的Viola&Jones人臉檢測算法，該算法可以高效地進行人臉檢測。
3.3.1 Viola&Jones人臉檢測算法的使用
新建Viola&Jones人臉檢測程序，對應的項目名稱為facedet_opencv。該程序需要在Visual Studio平台上安裝OpenCV才能運行，我們測試使用的是Visual Studio 2010和OpenCV2.4.9。讀者首先要確保安裝了這兩個軟件，打開facedet_opencv.sln後，還要進行一些配置修改，具體如下。
· 在項目上單擊鼠標右鍵，選擇「屬性」→「配置屬性」→「VC++目錄」→「包含目錄和庫目錄」進行修改，修改為自己計算機的OpenCV對應的路徑。
· 如果你使用的不是OpenCV2.4.9，則還需要在項目上單擊鼠標右鍵，選擇「屬性」→「配置屬性」→「連接器」→「輸入」→「附加依賴項」進行修改。
此時程序就可以正常運行。
測試圖片在facedet_opencv\facedet_opencv\image文件夾下。
檢測結果在facedet_opencv\facedet_opencv\opencv_result文件夾下。
讀者可根據實際情況，在facedection.cpp中修改測試圖片和檢測結果的存放路徑。
最後運行facedection.cpp，即可使用該算法進行人臉檢測。
3.3.2 Viola&Jones人臉檢測算法的原理
Viola&Jones人臉檢測算法主要基於Viola&Jones檢測器，該檢測器是由Paul Viola和Michael Jones在2001年發表的[9]，它可以快速、高效地檢測人臉。
Viola&Jones檢測器主要分為三部分：
（1）使用積分通道快速計算圖像的特徵值。
（2）利用AdaBoost分類器篩選特徵。
（3）將AdaBoost分類器改為級聯的分類器，從而快速丟棄非人臉的特徵。
OpenCV視覺庫中包含了訓練好的臉部級聯分類器，我們使用的是：
haarcascade_frontalface_alt.xml
下面我們結合一些主要代碼對該算法進行分析。
Code6中的主函數facedection.cpp的功能就是加載級聯分類器、讀入圖片，然後調用detectAndDraw函數進行人臉檢測和在圖片上標記對應的人臉檢測框。
Code7的detectAndDraw函數是實現Viola&Jones人臉檢測的主要過程，首先對圖片進行預處理；然後調用CascadeClassifier的detectMultiScale方法[10]，即可得到最終的人臉檢測框；最後在圖片上標記人臉檢測框。Code6和Code7均來自OpenCV官方網站。
Code6：facedection.cpp
Code7：detectAndDraw函數
Viola&Jones圖像預處理的步驟如下。
預處理1：將圖片按一定比例縮小。
預處理2：detectMultiScale方法需要CV_8U矩陣數據作為輸入，首先要將圖片轉換為灰度圖像。
預處理3：使用直方圖均衡化進行處理，使級聯分類器分析起來更方便。
方法detectMultiScale的一些主要參數的分析如下。
· Mat矩陣image——傳入的圖片，格式是CV_8U。
· 向量objects——檢測到的所有檢測框的位置。
· scaleFactor——每張圖片縮放的比例。
· minNeighbors——每個候選檢測框應該至少有的鄰近元素個數。
· SizeminSize、SizemaxSize限定目標檢測框的範圍，即Size(30,30)。
3.3.3 Viola&Jones人臉檢測算法的檢測結果
經過大量的測試發現，Viola&Jones人臉檢測算法能夠很好地檢測正臉，即使檢測大尺寸圖片，它也可以在短時間內得到很好的檢測效果，但是它不能很好地檢測非正臉的圖片，如圖3-4的（a）、（b）、（e），這類圖片Viola&Jones都檢測不到。在圖3-7中，我們呈現了一些有代表性的圖片的檢測結果。
圖3-7 Viola&Jones人臉檢測算法的檢測結果