【注意】本博文的档次适合OpenCV初学者，和要做本科生毕业设计这类档次。
上一节是人脸采集，链接如下：
http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71158472
源码的下载地址和原理理论部分请走下面连接
http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71157980
本节讲解Opencv中的人脸处理，
功能如下：
当我们点击了功能里面的照片处理后，如下所示：
并且在Data目录下，可以看见生成了一个对应的文件夹，这个文件夹和peopel.txt里面的标识对应，如下图所示：
下面来看代码
void AddPeople::disposePic() { file.CreateFile(QString::number( MaxNumAboutPeople,10)); QString sourceFilePath="addData\\"; QString targetFilePath="Data\\"+QString::number(MaxNumAboutPeople,10); targetFilePath.append("\\"); QString sourceFile; QString targetFile; for(int i=0;i<10;i++) { sourceFile.append(sourceFilePath+QString::number(i+1,10)); sourceFile.append(".jpg"); targetFile.append(targetFilePath); targetFile.append(QString::number(i,10)); targetFile.append(".jpg"); this->detectAndDisplay(sourceFile,targetFile); sourceFile.clear(); targetFile.clear(); } } 这是创建文件夹的代码，是不是很简单呢？其实就是调用了file.h，我们现在进入file.h和file.cpp来看看如果创建文件夹：
void MyFILE::CreateFile(QString fileName) { PicFile=new QDir; QString path="Data\\"+fileName; if(PicFile->exists(path)) { QMessageBox about; about.setText(tr("文件夹创建失败")); about.exec(); } else { if(PicFile->mkdir(path)) { QMessageBox about; about.setText(tr("文件夹创建成功")); about.exec(); } } } 而关于存储图像和处理在detectAndDisplay(sourceFile,targetFile);这个函数中。现在来看此函数：
void AddPeople::detectAndDisplay(QString source, QString target) { std::string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; cv::CascadeClassifier face_cascade; //定义人脸分类器 cv::Mat frame = cv::imread(source.toStdString()); if(!frame.data) { qDebug()<<source; QMessageBox::warning(this,tr("提示"),tr("frame读取失败"),QMessageBox::Ok); return; } if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { QMessageBox::warning(this,tr("错误"),tr("haarcascade_frontalface_alt.xml加载失败"),QMessageBox::Ok); return; } std::vector<cv::Rect> faces; cv::Mat img_gray; cv::cvtColor(frame, img_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::equalizeHist(img_gray, img_gray); face_cascade.detectMultiScale(img_gray, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, cv::Size(50, 50)); for (int j = 0; j < (int)faces.size(); j++) { cv::Mat faceROI = frame(faces[j]); cv::Mat MyFace; cv::Mat gray_MyFace; if (faceROI.cols > 100) { cv::resize(faceROI, MyFace, cv::Size(92, 112)); cv::cvtColor(MyFace, gray_MyFace, CV_BGR2GRAY); imwrite(target.toStdString(), gray_MyFace); } } } 这里的代码说白了就是调用haarcascade找人脸，分割人脸，然后进行灰度处理，和直方图均衡化，然后进行imwrite保存文件。进行灰度处理，和直方图均衡化是为了训练模型时减少计算，减少冗余信息对识别的影响，提供识别准确度。
10张图片处理完毕了，下面我们生成csv文件。
csv也就是逗号分割的文件，也就是说，我们有10张图，如果10个人就100张图，为了操作方便，为何不用一个文件把这些图的路径和人脸的标号放在一起，让Opencv直接读取，这样才方便。
当点击生成csv后如下图所示：
这个at.txt文件是预先创建好的。
其实功能就是把相对路径换成绝对路径，方便Opencv进行读取。这里有个坑要注意，Opencv中读取csv文件只能是ASCII编码，如果不是ASCII将读取不了，如下图所示：
现在来看代码，如何完成这样的工作：
void AddPeople::AddCSV() { file.MakecsvFile(); }在Addpeople中AddCSV调用了file.MakecsvFile，现在进去看他具体的代码： void MyFILE::MakecsvFile() { QDir csvFile("./Data/at.txt"); QString csvPath=csvFile.absolutePath(); QString csvFilePath=csvPath; csvPath.chop(6); QString path=csvPath+QString::number(MaxNumAboutPeople,10)+"/"; for(int i=0;i<10;i++) { QString filepath=path; filepath.append(QString::number(i,10)); filepath.append(".jpg;"); filepath.append(QString::number(MaxNumAboutPeople,10)); //this->AddPeople(csvFilePath,filepath); QFile file(csvFilePath); if(!file.open(QIODevice::WriteOnly|QIODevice::Append)) { QMessageBox about; about.setText(tr("添加人员时文件打开失败")); about.exec(); return; } QTextStream in(&file); //in.setCodec("UTF-8"); in<<filepath<<"\r\n"; file.close(); } } 是不是和上一节创建文件一样简单呢！下一节将说明模型训练！ 源码和理论部分在本博文开头有提供。
