基于OpenCV的人脸识别程序(3)

void detectAndDraw( Mat& img, CascadeClassifier& cascade,
                    CascadeClassifier& nestedCascade,
                    double scale, bool tryflip )
{
    double t = 0;
    vector<Rect> faces, faces2;
    const static Scalar colors[] =
    {
        Scalar(255,0,0),
        Scalar(255,128,0),
        Scalar(255,255,0),
        Scalar(0,255,0),
        Scalar(0,128,255),
        Scalar(0,255,255),
        Scalar(0,0,255),
        Scalar(255,0,255)
    };
    Mat gray, smallImg;

cvtColor( img, gray, COLOR_BGR2GRAY );
    double fx = 1 / scale;
    resize( gray, smallImg, Size(), fx, fx, INTER_LINEAR );
    equalizeHist( smallImg, smallImg );

t = (double)cvGetTickCount();
    cascade.detectMultiScale( smallImg, faces,
        1.1, 2, 0
        //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
        //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
        |CASCADE_SCALE_IMAGE,
        Size(30, 30) );
    if( tryflip )
    {
        flip(smallImg, smallImg, 1);
        cascade.detectMultiScale( smallImg, faces2,
                                1.1, 2, 0
                                //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
                                //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
                                |CASCADE_SCALE_IMAGE,
                                Size(30, 30) );
        for( vector<Rect>::const_iterator r = faces2.begin(); r != faces2.end(); r++ )
        {
            faces.push_back(Rect(smallImg.cols - r->x - r->width, r->y, r->width, r->height));
        }
    }
    t = (double)cvGetTickCount() - t;
    printf( "detection time = %g ms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );
    for ( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )
    {
        Rect r = faces[i];
        Mat smallImgROI;
        vector<Rect> nestedObjects;
        Point center;
        Scalar color = colors[i%8];
        int radius;

double aspect_ratio = (double)r.width/r.height;
        if( 0.75 < aspect_ratio && aspect_ratio < 1.3 )
        {
            center.x = cvRound((r.x + r.width*0.5)*scale);
            center.y = cvRound((r.y + r.height*0.5)*scale);
            radius = cvRound((r.width + r.height)*0.25*scale);
            circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );
        }
        else
            rectangle( img, cvPoint(cvRound(r.x*scale), cvRound(r.y*scale)),
                      cvPoint(cvRound((r.x + r.width-1)*scale), cvRound((r.y + r.height-1)*scale)),
                      color, 3, 8, 0);
        if( nestedCascade.empty() )
            continue;
        smallImgROI = smallImg( r );
        nestedCascade.detectMultiScale( smallImgROI, nestedObjects,
            1.1, 2, 0
            //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
            //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
            //|CASCADE_DO_CANNY_PRUNING
            |CASCADE_SCALE_IMAGE,
            Size(30, 30) );
        for ( size_t j = 0; j < nestedObjects.size(); j++ )
        {
            Rect nr = nestedObjects[j];
            center.x = cvRound((r.x + nr.x + nr.width*0.5)*scale);
            center.y = cvRound((r.y + nr.y + nr.height*0.5)*scale);
            radius = cvRound((nr.width + nr.height)*0.25*scale);
            circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );
        }
    }
    imshow( "result", img );
}

问题未解决：

运行到capture>>frame;时出现select timeout的错误；

@ 操作系统：Windows 10

OpenCV版本：3.1.0

代码与Linux版本基本相同，未出现错误；