说到人脸检测，首先要了解Haar特征分类器。Haar特征分类器说白了就是一个个的xml文件，不同的xml里面描述人体各个部位的特征值，比如人脸、眼睛等等。OpenCV3.2.0中提供了如下特征文件：
haarcascade_eye.xml
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
haarcascade_frontalcatface.xml
haarcascade_frontalcatface_extended.xml
haarcascade_frontalface_alt.xml
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
haarcascade_frontalface_alt2.xml
haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_fullbody.xml
haarcascade_lefteye_2splits.xml
haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml
haarcascade_lowerbody.xml
haarcascade_profileface.xml
haarcascade_righteye_2splits.xml
haarcascade_russian_plate_number.xml
haarcascade_smile.xml
haarcascade_upperbody.xml
通过加载不同的特征文件，就能达到相应的检测效果。
OpenCV3.2.0中detectMultiScale函数参数说明：
detectMultiScale(Mat image, MatOfRect objects, double scaleFactor, int minNeighbors, int flags, Size minSize, Size maxSize)
image：待检测图片，一般为灰度图（提高效率）
objects：被检测物体的矩形框向量组
scaleFactor：前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%
minNeighbors：构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)
flags：要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果设置为CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域，因此这些区域通常不会是人脸所在区域
minSize：得到的目标区域的最小范围
maxSize：得到的目标区域的最大范围
人脸检测示例代码：
import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfRect;import org.opencv.core.Point;import org.opencv.core.Rect;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;public class FaceDetect{ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); System.out.println("/nRunning FaceDetector"); CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(); faceDetector.load( "C://Program Files//opencv//sources//data//haarcascades//haarcascade_frontalface_alt.xml"); Mat image = Imgcodecs.imread("F://1114.jpg"); MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections); System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length)); for (Rect rect : faceDetections.toArray()) { Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0)); } String filename = "F://ouput.jpg"; Imgcodecs.imwrite(filename, image); }}源图像与结果图：
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