基于Gabor+PCA+SVM的性别识别（1）

基于Gabor+PCA+SVM的性别识别.图像预处理。从人脸数据库提取人脸。为提取特征做准备

#include “opencv2/opencv.hpp“
#include “opencv2/imgproc/imgproc.hpp“
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
int CropImageCount = 0; //裁剪出来的样本图片个数

string face_cascade_name =“D:\\Program Files\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml“;
CascadeClassifier face_cascade;
string window_name = “人脸识别“;

Mat detectAndDisplay（ Mat）;

int main（）
{
    Mat imageROI;
    //image = imread（“pangzi.jpg“）;
	
	if（ !face_cascade.load（ face_cascade_name ） ）
	  { 
        printf（“[error] 无法加载级联分类器文件！\n“）;
        return -1; 
      }
	string ImgName;
	char saveName[256];  //裁剪出来的负样本图片文件名
	ifstream fin（“woman.txt“）;//打开原始样本图片文件列表
	//ifstream fin（“woman.txt“）;//打开原始样本图片文件列表
	//一行一行读取文件列表
	while（getline（finImgName））
	{  
		cout<<“处理：“<		//ImgName = “D:\\Mycode\\man\\“ + ImgName+“.png“;
		ImgName = “D:\\Mycode\\woman\\“ + ImgName+“.png“;
		//cout<		image= imread（ImgName）;//读取图片

        if（image.data ==0）
	   {
          printf（“[error] 没有图片\n“）;
          return -5;
       }
      ROI= detectAndDisplay（image）;
	  // cout<		//sprintf（saveName“man%d.png“++CropImageCount）;//生成裁剪出的样本图片的文件名
		sprintf（saveName“woman%d.png“++CropImageCount）;//生成裁剪出的样本图片的文件名
		imwrite（saveName ROI）;//保存文件
 }
    waitKey（0）; 
	return 4;
}

Mat detectAndDisplay（ Mat frame）
{
    std::vector faces;
    Mat frame_grayROI;
	frame_gray= frame;
    cvtColor（ frame frame_gray CV_BGR2GRAY ）;
    equalizeHist（ frame_gray frame_gray ）;

    face_cascade.detectMultiScale（ frame_gray faces 1.1 2 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE Size（30 30） ）;

    for（ int i = 0; i < faces.size（）; i++ ）
	{
        Point center（ faces[i].x + faces[i].width*0.5 faces[i].y + faces[i].height*0.5 ）;
       // ellipse（ frame center Size（ faces[i].width*0.5 faces[i].height*0.5） 0 0 360 Scalar（ 255 0 255 ） 4 8 0 ）;
     rectangle（frame                //图像.
			     faces[i].tl（）             //矩形的一个顶点。
				 faces[i].br（）             //矩形对角线上的另一个顶点
				 Scalar（0 255 0）  //线条颜色 （RGB） 或亮度（灰度图像 ）（grayscale image）
				  3）;                 //组成矩形的线条的粗细程度。取负值时（如 CV_FILLED）函数绘制填充了色彩的矩形
     ROI=frame_gray（Rect（faces[i].tl（）.xfaces[i].tl（）.yfaces[i].widthfaces[i].height））;
	 resize（ROIROISize（2118）00CV_INTER_LINEAR）;
	}
	//namedWindow（“qq“2）;
	//imshow（ “qq“ ROI ）;
   
 // imshow（ window_name frame ）;
	return ROI;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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............此处省略103个文件信息