C++ 如何只保存一次相同的面

我正在做一个关于监控摄像机人脸检测的项目。现在我正处于人脸检测阶段，我可以从每个帧检测人脸。检测完人脸后，我需要将该人脸存储到本地文件夹。现在我可以将每个人脸保存在指定的文件夹中

问题现在它正在保存所有人脸，但我只需要保存相同的人脸一次。这意味着如果将一张人脸保存为jpeg图像，并且当人脸检测再次进行时，会出现相同的人脸，因此这次我不想保存特定的人脸

这是我的代码：

#include <cv.h>   
#include <highgui.h>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
using namespace std;
int ct=1;
int ct1=0;
IplImage *frame;
int frames;
void facedetect(IplImage* image);
void saveImage(IplImage *img,char *ex);
IplImage* resizeImage(const IplImage *origImg, int newWidth,int newHeight, bool    keepAspectRatio);
const char* cascade_name="haarcascade_frontalface_default.xml";
int k=1;
int main(int argc, char** argv)
{
  CvCapture *capture=cvCaptureFromFile("Arnab Goswami on Pepper spary rajagopal        Complete NewsHour Debate (Mobile).3gp");
  int count=1;
  while(1)
  {
frame = cvQueryFrame(capture);
if(count%30==0)
{   
facedetect(frame);
}
count++;    
 }   
  cvReleaseCapture(&capture);
  return 0;
 }
void facedetect(IplImage* image)
{
    ct1++;
    cvNamedWindow("output");
int j=0,i,count=0,l=0,strsize;
char numstr[50];
int arr[100],arr1[100];
CvPoint ul,lr,w,h,ul1,lr1;
CvRect *r;
//int i=0;
IplImage* image1;IplImage* tmpsize;IplImage* reimg;
CvHaarClassifierCascade* cascade=(CvHaarClassifierCascade*) cvLoad(cascade_name);

CvMemStorage* storage=cvCreateMemStorage(0);
const char *extract;
if(!cascade)
{
    cout<<"Coulid not load classifier cascade"<<endl;

}
if(cascade)
{
          CvSeq*faces=cvHaarDetectObjects(image,cascade,storage,1.1,1,CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cvSize(10,10));
             //function used for detecting faces.o/p is list of detected faces.
    for(int i=0;i<(faces ? faces->total : 0);i++)
    {
        string s1="im",re,rename,ex=".jpeg";
        sprintf(numstr, "%d", k);
        re = s1 + numstr;
        rename=re+ex;
        char *extract1=new char[rename.size()+1];
        extract1[rename.size()]=0;
        memcpy(extract1,rename.c_str(),rename.size());
            //Copies the values of rename.size from the location pointed by source                                  //(rename.c_str)directly to the memory block pointed by destination(extract).
        strsize=rename.size();
        r=(CvRect*) cvGetSeqElem(faces,i);//draw rectangle outline around each image.
        ul.x=r->x;
        ul.y=r->y;
        w.x=r->width;
        h.y=r->height;
        lr.x=(r->x + r->width);
        lr.y=(r->y + r->height);
        cvSetImageROI(image,cvRect(ul.x,ul.y,w.x,h.y));
        image1=cvCreateImage(cvGetSize(image),image->depth,image->nChannels);
        cvCopy(image, image1, NULL);
        reimg=resizeImage(image1, 40, 40, true);
        saveImage(reimg,extract1);
        cvResetImageROI(image);
        cvRectangle(image,ul,lr,CV_RGB(1,255,0),3,8,0);
        j++,count++;
        k++;
        cout<<"frame"<<ct1<<" "<<"face"<<ct<<":"<<"x: "<<ul.x<<endl;
        cout<<"frame"<<ct1<<" "<<"face"<<ct<<":"<<"y: "<<ul.y<<endl;
        cout<<""<<endl;
        ct++;

        //cvShowImage("output",image);
    }

    //return image;
    //cvNamedWindow("output");//creating a window.
    cvShowImage("output",image);//showing resized image.
    cvWaitKey(0);

}

}
void saveImage(IplImage *img,char *ex)
{
    int i=0;
    char path[255]="/home/athira/Image/OutputImage";
    char *ext[200];
    char buff[1000];
    ext[i]=ex;
    sprintf(buff,"%s/%s",path,ext[i]);//copy ext[i] to buff
    strcat(path,buff);//concat path & buff
    cvSaveImage(buff,img);
    i++;
}

#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间std；
int-ct=1；
int ct1=0；
IplImage*框架；
int帧；
void facedetect（IplImage*图像）；
void saveImage（IplImage*img，char*ex）；
IplImage*大小图像（常量IplImage*初始值、int-newWidth、int-newHeight、布尔基普光谱比）；
const char*cascade_name=“haarcascade_frontalface_default.xml”；
int k=1；
int main（int argc，字符**argv）
{
CvCapture*capture=cvCaptureFromFile（“Arnab Goswami on Pepper spary rajagopal Complete News Hour Conference（手机）.3gp”）；
整数计数=1；
而(1)
{
帧=cvQueryFrame（捕获）；
如果（计数%30==0）
{   
人脸检测（帧）；
}
计数++；
}   
cvReleaseCapture（&capture）；
返回0；
}
void facedetect（IplImage*图像）
{
ct1++；
CVD（“输出”）；
int j=0，i，count=0，l=0，strsize；
char numstr[50]；
int-arr[100]，arr1[100]；
CVU点ul、lr、w、h、ul1、lr1；
CvRect*r；
//int i=0；
IplImage*image1；IplImage*tmpsize；IplImage*reimg；
CvHaarClassifierCascade*级联=（CvHaarClassifierCascade*）cvLoad（级联_名称）；
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage（0）；
常量字符*提取；
如果（！级联）
{
库尔特；
lr.x=（r->x+r->宽度）；
lr.y=（r->y+r->高度）；
cvSetImageROI（图像，cvRect（ul.x，ul.y，w.x，h.y））；
image1=cvCreateImage（cvGetSize（图像），图像->深度，图像->通道）；
cvCopy（图像，图像1，空）；
reimg=调整图像大小（图像1,40,40，真）；
saveImage（reimg，extract1）；
cvResetImageROI（图像）；
CV矩形（图像、ul、lr、CV_RGB（1255,0）、3,8,0）；
j++，count++；
k++；
cout您正在使用基于haar特征的级联分类器进行对象检测。据我所知，这些xml文件仅经过训练，可根据数百张评估图片检测特定对象（请参阅）

因此，要比较保存的图像，您需要另一种“检测”模式，因为您必须比较两个面在视角等方面是否相同（关键字：生物特征数据）。
我想你要找的关键词是“”。只要根据你检测到的人脸建立一个数据库，然后用它们进行人脸识别

编辑：
另一个可能有用的链接：www.shervinemami.info/faceRecognition.html
如果我理解正确，您需要在一帧中检测人脸，保存此人脸的缩略图。然后，在下一帧中，您需要再次检测人脸，但只保存第一帧中不存在的人脸的缩略图

这个问题很难解决，因为视频中捕获的人脸总是从一帧切换到下一帧。这是由于图像中的噪声、人员可能在移动等原因造成的。因此，监控视频中从来没有两张脸是相同的

因此，为了实现您的要求，您需要确定您正在考虑的人脸是否已经在以前的帧中被观察到。一般来说，这个问题并不明显，并且仍然是与生物特征识别、行人跟踪和重新识别等相关的许多研究的主题。因此，您将面临一个困难的time以实现100%的有效性，检测已观察到的给定人脸

但是，如果您可以接受一种不是100%有效的方法，您可以尝试以下方法：

检测第0帧中具有相关图像位置（x0i、y0i）的面F0i，并存储缩略图

计算前一帧n-1中面位置（xn-1i，yn-1i）上的稀疏光流（例如，使用KLT，参见），以估计它们在当前帧n中的位置（xxni，yyni）

检测当前帧n中具有相关图像位置（xni，yni）的面F0i，并仅保存不接近其中一个预测位置（xxni，yyni）的面的缩略图

增加n并使用下一帧重复步骤2-3

这是一种简单的算法，使用跟踪来确定之前是否已经观察到给定的人脸。它应该比基于生物特征的方法更容易实现，并且可能更适合视频监控。但是，由于光流估计的有效性有限，它不是100%准确，人脸检测仪的ion和
…openCV通常只检测人脸。默认情况下，没有生物特征数据来分离您的发现并将其保存为不同的人。（提示：您可以使用openCV教程中的数据将一些通用信息存储为眼睛之间的距离，以分离您的发现）您的标题和问题不一致。您的标题表示您希望“仅保存相同的图像一次”，而问题的正文似乎表示您希望“仅保存相同的人脸一次”你想要的是人脸识别，而不仅仅是人脸检测。请-停止使用过时的c-api！实际上我的意思是在标题和正文中都是一样的，那就是只保存相同的人脸一次，如果相同的人脸再次出现，我不想保存。抱歉，如果我的文字让你感到困惑…实际上我当前的问题em是为了避免多次保存同一张图像。我只想只保存一张特定的图像。有人能帮我克服这个问题吗..你能做的是：保存图像并进行人脸检测（使用casacade）和模板匹配（）