一 人脸检测

　　1.1 equalizeHist()

　　void cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst );

　　功能：直方图均衡化处理

　　参数：

　　src：单通道灰度图

　　dst：得到对比度更强的输出图像

　　返回值：无

　　1.2 级联分类器 CascadeClassifier

　　分类器是判别某个事物是否属于某种分类的器件，其结果要么是，要么不是，级联分类器，可 以理解为将 N 个单类的分类器串联起来，如果一个事物能属于这一系列串联起来的的所有分类器，则最终结果就成立，若有一项不符，则判定为不成立。比如人脸，它有很多属性，我们将每个属性做一成个分类器，如果一个模型符合了我们定义的人脸的所有属性，则我们人为这个模型就是一个人脸，比如人脸需要有两条眉毛，两只眼睛，一个鼻子，一张嘴，一个大概 U 形状的下巴或者是轮廓等等。

　　常用方法：

　　一、从文件中加载级联分类器

　　CV_WRAP bool load( const String& filename );

　　二、检测级联分类器是否被加载

　　CV_WRAP bool load( const String& filename );

　　三、目标检测方法

　　CV_WRAP void detectMultiScale( InputArray image,

　　CV_OUT std::vector& objects,

　　double scaleFactor = 1.1,

　　int minNeighbors = 3, int flags = 0,

　　Size minSize = Size(),

　　Size maxSize = Size() );

　　功能：检测输入图像中不同大小的对象。检测到的对象以矩形列表的形式保存

　　参数：

　　image: 包含检测对象的图像的 CV_8U 类型矩阵

　　objects: 矩形的向量，其中每个矩形包含被检测的对象，矩形可以部分位于原始图像之外

　　scaleFactor: 指定在每个图像缩放时的缩放比例

　　minNeighbors：指定每个候选矩形需要保留多少个相邻矩形

　　flags：含义与函数 cvHaarDetectObjects 中的旧级联相同，一般是 0，它不用于新的级联

　　minSize：对象最小大小，小于该值的对象被忽略

　　maxSize：最大可能的对象大小，大于这个值的对象被忽略

　　返回值：无

　　1.3 rectangle()

　　void rectangle(Mat& img, Point pt1,Point pt2,

　　const Scalar& color, int thickness=1,

　　int lineType=8, int shift=0)

　　功能：绘制简单、指定粗细或者带填充的矩形

　　参数：

　　Img：图像来源

　　pt1：矩形的一个顶点,一般是左上角

　　pt2：矩形对角线上的另一个顶点，一般是右下角

　　color：线条颜色 (BGR) 或亮度(灰度图像 )(grayscale image)

　　Thickness：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

　　line_type：线条的类型

　　shift：坐标点的小数点位数

　　返回值：无

　　1.4 VideoCapture 类

　　VideoCapture 既支持从视频文件读取，也支持直接从摄像机等监控器中读取，还可以读取 IP 视频流，要想获取视频需要先创建一个 VideoCapture 对象，对象创建以后，OpenCV 将会打开文件并做好读取准备，如果打开成功，我们将可以开始读取视频的帧。

　　捕获本地视频：

　　VideoCapture cap(“video.mp4”);

　　捕获摄像机等监控器：

　　VideoCapture cap(-1);

　　捕获 IP 视频流：

　　VideoCapture cap(“http://youku.elecfans.com/video.flv”);

　　判断打开是否成功：

　　if (!cap.isOpened()) {

　　cout << "打开失败!!" << endl;

　　return -1;

　　}

　　读取一帧图像：

　　if (!cap.read(img)){

　　cap.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, 0);

　　continue;

　　}

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