实现OpenCV4摄像头捕获人脸并显示红框的方法

        首先，用OpenCV实现对于人脸的捕获我们需要知道电脑摄像头在OpenCV中的代码数值，一般来说，摄像头的读取数值为0，需要用到VideoCapture()这个函数。另外，在OpenCV中，自带了面部识别的分类器。用到的函数代码如下：

String facefile = "D:\\OpenCV\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";

 另外，值得注意的是，在读取摄像头这个操作中，灰度值、帧率以及waitKey时延是很重要的三个东西，它关系到你的视频能否有一个好的观看效果。

下面是源代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace std;
using namespace cv;
//人脸识别
void faceTest()
{
	String facefile = "D:\\OpenCV\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
	//脸部识别分类器
	CascadeClassifier faceCascader;
	if (!faceCascader.load(facefile)) {
		printf("无法加载脸部特征文件:%s", facefile);
		return;
	}
	namedWindow("摄像头", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	VideoCapture capture(0);//打开摄像头
	Mat frame;
	Mat gray;
	vector<Rect> faces;
	int sn = 0;
	//实时读取摄像头的图像帧
	while (capture.read(frame)) {
		//图像变灰
		cvtColor(frame, gray, COLOR_RGB2GRAY);
		equalizeHist(gray, gray);
		faceCascader.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30));
		for (size_t faceSize = 0; faceSize < faces.size(); faceSize++)
		{
			Rect roi;
			roi.x = faces[static_cast<int>(faceSize)].x;
			roi.y = faces[static_cast<int>(faceSize)].y;
			roi.width = faces[static_cast<int>(faceSize)].width;
			roi.height = faces[static_cast<int>(faceSize)].height;
			Mat faceROI = frame(roi);
			//在人脸区域画一个矩形
			rectangle(frame, faces[static_cast<int>(faceSize)], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
			sn++;
			//将sn整型值转为字符串
			stringstream stream;
			stream << sn;
			//生产一个新的文件名
			String snStr = "E:\\photo" + stream.str() + ".jpg";
			cout << snStr << endl;
			imwrite(snStr, faceROI);
		}
		imshow("摄像头", frame);
		//注意添加时延！！！
		char key = waitKey(30);
		//按ESC键退出
		if (key == 27) {
			break;
		}
	}
}
int main()
{
	faceTest();
	waitKey(0);
	return 0;
}