【文章內(nèi)容簡介】 分明，利用這些知道可以淘汰很多候選，減少PCA驗證的負(fù)擔(dān)?！? 雙眼的定位把篩選過的特征區(qū)域兩兩配對，再用PCA模扳進(jìn)行嚴(yán)整，就可以得到真正的雙眼大使，PCA嚴(yán)整有時候難以區(qū)分眉毛與眼睛，所以還要用一些幾何特性進(jìn)一步篩選，由于假定姿態(tài)是正的，雙眼必定位于人臉的上半部分，他們的連線是近似水平的，而且他們的中心比眉毛低，運(yùn)用這些判據(jù)，可以區(qū)分眉毛和眼睛?！? 鼻子的定位在確定了眼睛的位置以后，鼻子的位置基本確定，以眼睛的瞳距為1來計算。在這附近搜索顏色較深的區(qū)域，大致能得到鼻孔的位置（有的側(cè)面圖一個鼻孔基本不可見，也就無法檢測出來了）。然后在兩鼻孔上訪一定范圍內(nèi)（鼻孔的距離的1/2左右）找亮度最高的點(diǎn)作為鼻尖。★ 嘴巴的定位找到雙眼之后，可以在它們的下方搜索候選特征區(qū)域，尋找非膚色面積較大、近似位于雙眼對稱的候選作為嘴巴。然后根據(jù)先驗知識調(diào)整嘴巴的大小。第4章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計本章主要對圖像處理這一模塊進(jìn)行詳細(xì)介紹，對其子模塊所用到的算法及具體實現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)講述。 系統(tǒng)的運(yùn)行流程圖l 對圖片進(jìn)行光線補(bǔ)償、將圖片變成灰色、實現(xiàn)圖片對比度增強(qiáng)，二值化變換等一系列預(yù)處理。l 將處理好的人臉圖片進(jìn)行定位，標(biāo)出眼睛、鼻尖和嘴巴。216。 啟動本系統(tǒng)，進(jìn)入人臉識別系統(tǒng)界面。216。 點(diǎn)擊打開圖象，選取所需要的圖片圖41 系統(tǒng)流程圖 圖像處理詳細(xì)設(shè)計彩色圖像包含較多人臉特征信息，但是直接作為處理對象會使過程復(fù)雜化。相比之下灰度圖像在保留了人臉主要特征信息的基礎(chǔ)上，減少了總信息量。（1） 算法思想 灰度化的處理方法主要有3種：① 最大值法：使RGB的值等于3值中的最大一值，即， 　 式()最大值法會完成亮度很高的灰度。② 平均值法：取R，G，B的平均值，即， 式()平均值法會完成比較柔和的灰度。③ 加權(quán)平均值法：根據(jù)重要性或其他指標(biāo)給R，G，B賦予不同的權(quán)值，并使RGB的加權(quán)值平均，即， 式()其中，分別為R，G，B的權(quán)值。實驗和理論推導(dǎo)證明當(dāng) 時，即當(dāng)， 式() 式()時，能得到最合理的灰度圖像。（2） 具體實現(xiàn)灰度化功能① 在明白了灰度化的原理之后，就可進(jìn)行編碼來實現(xiàn)該功能。在編輯界面中添加一個按鈕控件，將其命名為‘灰度化’,并其ID號設(shè)為IDC_BTHD, 對應(yīng)文件CFaceDetectDlg．Cpp中的函數(shù)OnBthd()實現(xiàn). ②現(xiàn)該模塊的核心代碼如下：//編寫就算像素點(diǎn)灰度值的函數(shù)int CPreProcess::CalGray1(int blue,int green,int red){//利用灰度計算公式int ColorGray=(int)((green * 59 + red * 30 + blue * 11) / 100)。 //將像素值限制在0到255 if (ColorGray0) { ColorGray=0。 } else if (ColorGray255) { ColorGray=255。 } return ColorGray。}//編寫OnBtGray()函數(shù)//獲取紅色分量int ColorRed=m_tOriPixelArray[i][j].rgbRed。//獲取綠色分量int ColorGreen=m_tOriPixelArray[i][j].rgbGreen。//獲取藍(lán)色分量 int ColorBlue=m_tOriPixelArray[i][j].rgbBlue。//調(diào)用函數(shù)，計算灰度值int cgray=method3CalGray1(ColorBlue ,ColorGreen , ColorRed ) 。//顯示灰度圖像m_tResPixelArray[i][j].rgbBlue = m_tResPixelArray[i][j].rgbGreen = m_tResPixelArray[i][j].rgbRed =cgray。//重置位圖MakeBitMap( )。}//method3是定義的一個函數(shù)指針，定義如下：CPreProcess *method3。//初始化如下method3 = new CPreProcess(m_tOriPixelArray,m_nWndWidth,m_nWndHeight)。③ 圖像灰度化效果： 圖42 圖像灰度化 灰度變換按照一定的規(guī)律修改像素的灰度值,使圖像的亮度或者對比度發(fā)生改變,使之更易于分辨,達(dá)到更好的視覺效果。（1） 具體實現(xiàn)功能進(jìn)行編碼來實現(xiàn)該功能：在編輯界面中添加一個滑動條控件和文本編輯器，將其命名為‘灰度化變換’,并其ID號分別設(shè)為IDC_SLIDER1, IDC_EDIT1，對應(yīng)文件CFaceDetectDlg．Cpp中的函數(shù)OnReleasedcaptureSlider1()和OnChangeEdit1()實現(xiàn)。打開ClassWizard的Member Variables標(biāo)簽，給每個控件添加所需的成員變量，參數(shù)如下： 空間ID號變量類型變量名范圍和大小IDC_SLIDER1CSliderCtrlm_Slider――IDC_EDIT1intm_Gray0～255在滑動條的消息處理函數(shù)OnReleasedcaptureSlider1（）中設(shè)置滑動條的值使它等于文本編輯框的初始值。代碼為：//設(shè)置滑動條的初始值(m_Gray)。 //刷新界面UpdateData(true)。 在滑動條的消息處理函數(shù)OnReleasedcaptureSlider1()中進(jìn)行灰度化變換，將滑動條的值賦給灰度，并將其控制在【0，255】之間。代碼為：cgray+=m_Gray。 if (cgray0) { cgray=0。 } if(cgray255) { cgray=255。 } m_tResPixelArray[i][j].rgbBlue = m_tResPixelArray[i][j].rgbGreen = m_tResPixelArray[i][j].rgbRed =cgray。 } } MakeBitMap()。 }//重置位圖 MakeBitMap()。的主要代碼{ CClientDC ClientDC(pDCShowGetWindow())。 if(m_pResMap!=NULL) delete m_pResMap。 m_pResMap=new CBitmap()。 m_pResMapCreateCompatibleBitmap(amp。ClientDC,m_nWndWidth,m_nWndHeight)。 CDC dc。 (amp。ClientDC)。 (m_pResMap)。 for(int i=0。 im_nWndHeight。 i++) for(int j=0。 jm_nWndWidth。 j++) (j,i,RGB(m_tResPixelArray[i][j].rgbRed,m_tResPixelArray[i][j].rgbGreen,m_tResPixelArray[i][j].rgbBlue))。 ()。 MyDraw()。}（2） 效果圖圖43 比較柔和的灰度圖像圖44 灰度較強(qiáng)圖像 sobel邊緣提取圖像邊緣：是指圖像中象素灰度值有階躍變化或屋頂狀變化的那些象素的集合。圖像邊緣是一種重要的視覺信息，圖像邊緣檢測是圖像處理、圖像分析、模式識別、計算機(jī)視覺以及人類視覺的基本步驟。其結(jié)果的正確性和可靠性將直接影響到機(jī)器視覺系統(tǒng)對客觀世界的理解。實現(xiàn)邊緣檢測有很多不同的方法，也一直是圖像