【C++】基于 OpenCV 的人脸识别(强烈推荐)
2016-01-23 14:18 17718人阅读 评论(4) 收藏 举报
分类： 人工智能（2）
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一点背景知识
OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。
OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目。从那时起，它的开发就一直很活跃。进化到现在，它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术，也支持如 iOS 和 Android 等平台。
1999 年，半条命发布后大红大热。Intel 奔腾 3 处理器是当时最高级的 CPU，400-500 MHZ 的时钟频率已被认为是相当快。2006 年 OpenCV 1.0 版本发布的时候，当时主流 CPU 的性能也只和 iPhone 5 的 A6 处理器相当。尽管计算机视觉从传统上被认为是计算密集型应用，但我们的移动设备性能已明显地超出能够执行有用的计算机视觉任务的阈值，带着摄像头的移动设备可以在计算机视觉平台上大有所为。
在本文中，我会从一个 iOS 开发者的视角概述一下 OpenCV，并介绍一点基础的类和概念。随后，会讲到如何集成 OpenCV 到你的 iOS 项目中以及一些 Objective-C++ 基础知识。最后，我们会看一个 demo 项目，看看如何在 iOS 设备上使用 OpenCV 实现人脸检测与人脸识别。
OpenCV 概述
概念
OpenCV 的 API 是 C++ 的。它由不同的模块组成，这些模块中包含范围极为广泛的各种方法，从底层的图像颜色空间转换到高层的机器学习工具。
使用 C++ API 并不是绝大多数 iOS 开发者每天都做的事，你需要使用 Objective-C++ 文件来调用 OpenCV 的函数。 也就是说，你不能在 Swift 或者 Objective-C 语言内调用 OpenCV 的函数。 这篇 OpenCV 的iOS 教程告诉你只要把所有用到 OpenCV 的类的文件后缀名改为 .mm 就行了，包括视图控制器类也是如此。这么干或许能行得通，却不是什么好主意。正确的方式是给所有你要在 app 中使用到的 OpenCV 功能写一层 Objective-C++ 封装。这些 Objective-C++ 封装把 OpenCV 的 C++ API 转化为安全的 Objective-C API，以方便地在所有 Objective-C 类中使用。走封装的路子，你的工程中就可以只在这些封装中调用 C++ 代码，从而避免掉很多让人头痛的问题，比如直接改文件后缀名会因为在错误的文件中引用了一个 C++ 头文件而产生难以追踪的编译错误。
OpenCV 声明了命名空间 cv，因此 OpenCV 的类的前面会有个 cv:: 前缀，就像 cv::Mat、 cv::Algorithm 等等。你也可以在 .mm 文件中使用 using namespace cv 来避免在一堆类名前使用 cv:: 前缀。但是，在某些类名前你必须使用命名空间前缀，比如cv::Rect 和cv::Point，因为它们会跟定义在 MacTypes.h 中的Rect 和 Point 相冲突。尽管这只是个人偏好问题，我还是偏向在任何地方都使用 cv:: 以保持一致性。
模块
下面是在官方文档中列出的最重要的模块。
core：简洁的核心模块，定义了基本的数据结构，包括稠密多维数组 Mat 和其他模块需要的基本函数。
imgproc：图像处理模块，包括线性和非线性图像滤波、几何图像转换 (缩放、仿射与透视变换、一般性基于表的重映射)、颜色空间转换、直方图等等。
video：视频分析模块，包括运动估计、背景消除、物体跟踪算法。
calib3d：包括基本的多视角几何算法、单体和立体相机的标定、对象姿态估计、双目立体匹配算法和元素的三维重建。
features2d：包含了显著特征检测算法、描述算子和算子匹配算法。
objdetect：物体检测和一些预定义的物体的检测 (如人脸、眼睛、杯子、人、汽车等)。
ml：多种机器学习算法，如 K 均值、支持向量机和神经网络。
highgui：一个简单易用的接口，提供视频捕捉、图像和视频编码等功能，还有简单的 UI 接口 (iOS 上可用的仅是其一个子集)。
gpu：OpenCV 中不同模块的 GPU 加速算法 (iOS 上不可用)。
ocl：使用 OpenCL 实现的通用算法 (iOS 上不可用)。
一些其它辅助模块，如 Python 绑定和用户贡献的算法。
基础类和操作
OpenCV 包含几百个类。为简便起见，我们只看几个基础的类和操作，进一步阅读请参考全部文档。过一遍这几个核心类应该足以对这个库的机理产生一些感觉认识。
cv::Mat
cv::Mat 是 OpenCV 的核心数据结构，用来表示任意 N 维矩阵。因为图像只是 2 维矩阵的一个特殊场景，所以也是使用 cv::Mat 来表示的。也就是说，cv::Mat 将是你在 OpenCV 中用到最多的类。