void CmyFaceDetectDlg::OnPaint() {
if (IsIconic()) {
CPaintDC dc(this);
// 用于绘制的设备上下文 SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0);
// 使图标在工作区矩形中居中 int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON);
int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON);
CRect rect;
GetClientRect(&rect);
int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2;
int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2;
// 绘制图标 dc.DrawIcon(x, y, m_hIcon);
}
else {
/*改变对话框背景****若需要默认背景，可以删除*/ CPaintDC dc(this);
CRect rect;
GetClientRect(&rect);
CDC dcBmp;
dcBmp.CreateCompatibleDC(&dc);
CBitmap bmpBackGround;
bmpBackGround.LoadBitmap(<span style="color:#FF6666;
">IDB_BEIJING</span>);
//IDB_BEIJING是背景的图片ID，在资源视图中插入资源，选择BITMAP

BITMAP m_bitmap;
//上传图片（BMP）格式，将ID设为一致就好了 bmpBackGround.GetBitmap(&m_bitmap);
CBitmap *pbmpOld = dcBmp.SelectObject(&bmpBackGround);
dc.StretchBlt(0, 0, rect.Width(), rect.Height(), &dcBmp, 0, 0, m_bitmap.bmWidth, m_bitmap.bmHeight, SRCCOPY);
CDialogEx::OnPaint();
}
}

void CmyFaceDetectDlg::OnBnClickedFacedetect() {
// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 CString filename;
//打开对话框 CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, _T("图片 (*.jpg)|*.jpg|(*.*) |*.*|"), NULL);
if (OpenDlg.DoModal() != IDOK) {
return;
}
filename = OpenDlg.GetPathName();
//获得文件路径 /*CString转换*string*/ USES_CONVERSION;
//USES_CONVERSION是用来转换类型的 //USES_CONVERSION它是在堆栈上分配空间的，也就是说你在你在函数未结束就不会被释放掉。所有要注意不要在一个函数中用while循环执行它，不然栈空间就马上会分配完（栈空间一般只有2M，很小） std::string tempName(W2A(filename));
//转换过程 image = imread(tempName);
//读取图片 const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";
//加载人脸库 if (!cascade.load(cascade_name)) {
MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));
return;
}
if (!image.data) {
MessageBox(_T("ERROR:Could not load image!"));
return;
}
namedWindow("人脸检测", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
detectAndDraw(image, cascade, scale);
//调用人脸检测函数 imshow("人脸检测", image);
return;
}
void CmyFaceDetectDlg::detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale) {
/*程序核心函数，检测标记人脸*/ int i = 0;
vector<Rect>faces;
//定义一个容器，保存检测结果 const static Scalar colors[] = {
CV_RGB(0, 0, 255), CV_RGB(0, 128, 255), CV_RGB(0, 255, 255), CV_RGB(0, 255, 0), CV_RGB(255, 128, 0), CV_RGB(255, 255, 0), CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(255, 0, 255) }
;
Mat gray, smallImage(cvRound(img.rows / scale), cvRound(img.cols / scale), CV_8UC1);
//用cvRound取整 cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
//转化灰度图 resize(gray, smallImage, smallImage.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);
//图片尺度调整,将gray调整为smallImage.size大小，方法为INTER_LINEAR：局部像素的重采样 equalizeHist(smallImage, smallImage);
//直方图均衡 cascade.detectMultiScale(smallImage, faces);
//核心，检测人脸 //const_iterator迭代器,是不能改变r所指向的元素的值的 for (vector<Rect>::const_iterator r = faces.begin();
r != faces.end();
r++, i++) {
//利用迭代器，标记出人脸位置。 Point center;
Scalar color = colors[i % 8];
int radius;
/*计算出原图像中的圆心和半径。公式很简单，自己写一下，就可以理解了*/ 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, 2);
}
}

void CmyFaceDetectDlg::OnBnClickedFacev() {
// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 //检测视频帧中的人脸 CString filename;
CFileDialog OpenDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT | OFN_NOCHANGEDIR, _T("视频(*.avi)|*.avi|(*.*)|*.*|"), NULL);
if (OpenDlg.DoModal() != IDOK) {
return;
}
/*CString转换*string*/ filename = OpenDlg.GetPathName();
USES_CONVERSION;
std::string tempName(W2A(filename));
const String cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt2.xml";
if (!cascade.load(cascade_name)) {
MessageBox(_T("ERROR:Could not load cascade!"));
return;
}
VideoCapture capture(tempName);
//打开视频 if (!capture.isOpened()) {
MessageBox(_T("ERROR:Could not load Video!"));
return;
}
double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);
bool stop(false);
int delay = 1000 / rate;
while (!stop) {
if (!capture.read(image))//读取视频帧 break;
detectAndDraw(image, cascade, scale);
imshow("人脸检测", image);
if (waitKey(delay) >= 0) stop = true;
}
capture.release();
return;
}