2人脸检测系统的技术框架

2。1  OpenCV简介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。

OpenCV采用C语言编写，可以运行在Linux、Windows、MacOS等多个平台上。而且OpenCV还提供了C#、C++、Java、PYTHON等其它语言的接口。OpenCV的编写采用了优化的代码，这样可以使多核处理器的多核性能得到最为充分的使用。

OpenCV设计时的第二个目标设计出一种简单清晰的数字图像处理框架，使得开发者可以在其之上开发出更加高级的应用系统。

OpenCV有几个显著的特点：

(1)免费、且源代码公开

(2)实时性高，适合商业化

(3)拥有各种语言的接口

(4)跨平台、移植性好

(5)统一的结构和功能定义

(6)使用方便

   本次毕业设计所基于开发平台是Microsoft Visual Studio 2010。它支持在多平台上进行开发，将一些编程工具如编辑器、连接器、调试器等相互组合起来而成一个优秀的可视化开发平台。用户不需要繁杂的编程，即可完成在Windows系统下应用程序的编写、编译、运行和调试等操作。

2。2  OpenCV应用领域

自从1999年OpenCV的第一个版本被发布以后，它就开始在众多应用领域中大放异彩，并大范围应用到其中。相关应用包括各类机器人，如自动驾驶汽车、无人机和水下机器人等，国防军事应用，如模拟地图与数码地图的整合、排爆机器人等，以及社会人文领域，如运动跟踪，人机互动，汽车主动安全，图形图像去噪声处理，机器视觉，安放系统和入侵保护系统，工业生产中的产品质量检测等等。此外，OpenCV还能够将数字图像处理技术应用在声音的声波图上，对人声或乐曲进行检测识别处理。文献综述

2。3  OpenCV起源

OpenCV是因特尔研究中心的研究成果。最初，一个在因特尔工作的研究员通过拜访其它的一些大学，发现一些顶级大学中的实验小组(如麻省理工学院智能实验室)团队中有着非常优秀的供研究人员和学生们使用的开源的视觉库——即他们内部之间互相传播的程序。如此一来，初学者们可以基于此开源框架上深入展开不同方向的课题研究，将构建统一的底层框架而的时间节省了下来用在真正需要的地方。

随后后，因特尔的性能库团队和OpenCV的开发团队共同开发出了一些主要的函数和算法，同时将这些算法代码发送给他们的俄罗斯研发团队。所以，OpenCV在OpenCV团队与软件性能库团队的合作之下，初始于因特尔的研究实验室，而后在俄罗斯被具体构建和性能提高。

Vadim Pisarevsky在OpenCV项目中主要负责项目管理、编写代码并对OpenCV的大部分代码进行优化，他是OpenCV开发过程中的关键者，起到重要作用。同时，他的同事Valery Kuriakin在管理俄罗斯研发团队上也做出了巨大贡献并提供及时的帮助与支持。Victor Eruhimov也是基本系统架构的主要开发者之一。

在开发之初，OpenCV有如下几个基本目标：

(1)OpenCV的可以提供给基础的视觉系统，而且其源代码开放，从而推进数字图像处理技术的深入，可以很好地避免封闭开发的情况发生。

(2)提供数字图像处理技术的开源框架，开发人员可以基于此开源框架上深入展开不同方向的课题研究，与此同时，其源代码必须是十分简单易懂并可根据开发者要求自行修改调整。

(3)本视觉库所采用的协议对用户自行开发的商业产品持续开放自己的代码不做要求，这使得性能得到优化并且易于移植的的代码能够被用户们简单地获取，从而促进基于计算机视觉的市场逐步发展壮大，进而反过来促进计算机视觉领域研究的深入发展。来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-