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   源码介绍

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实验包括打开图像、红眼去除、保存处理后图像到指定位置，由于是初学，能实现功能已经很不错了，我的程序不够完美，运行前需要把图片和xml文件改为绝对路径

ImageConversion imgConversion;

 if(!pixmapL.isNull()){

 // Read image 读彩色图像

 Mat img = imread("F:/Qt/hongyanshiyan/hongyan/red_eyes1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

 // Output image 输出图像

 Mat imgOut = img.clone();

 // Load HAAR cascade 读取haar分类器

 CascadeClassifier eyesCascade("E:/openCV/openCVwithContrib-3.3.1build/install/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml");

 // Detect eyes 检测眼睛

 std::vector<Rect> eyes;

 //前四个参数：输入图像，眼睛结果，表示每次图像尺寸减小的比例，表示每一个目标至少要被检测到4次才算是真的

 //后两个参数：0 | CASCADE_SCALE_IMAGE表示不同的检测模式，最小检测尺寸

 eyesCascade.detectMultiScale(img, eyes, 1.3, 4, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(100, 100));

 // For every detected eye 每只眼睛都进行处理

 for (size_t i = 0; i < eyes.size(); i  )

 {

 // Extract eye from the image. 提取眼睛图像

 Mat eye = img(eyes[i]);

 // Split eye image into 3 channels. 颜色分离

 vector<Mat>bgr(3);

 split(eye, bgr);

 // Simple red eye detector 红眼检测器，获得结果掩模

 Mat mask = (bgr[2] > 150) & (bgr[2] > (bgr[1]   bgr[0]));

 // Clean mask 清理掩模

 //填充孔洞

 fillHoles(mask);

 //扩充孔洞

 dilate(mask, mask, Mat(), Point(-1, -1), 3, 1, 1);

 // Calculate the mean channel by averaging the green and blue channels

 //计算b通道和g通道的均值

 Mat mean = (bgr[0]   bgr[1]) / 2;

 //用该均值图像覆盖原图掩模部分图像

 mean.copyTo(bgr[2], mask);

 mean.copyTo(bgr[0], mask);

 mean.copyTo(bgr[1], mask);

 // Merge channels

 Mat eyeOut;

 //图像合并

 cv::merge(bgr, eyeOut);

 // Copy the fixed eye to the output image.

 // 眼部图像替换

 eyeOut.copyTo(imgOut(eyes[i]));