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4.3. Segmentación de imágenes y captura de movimiento 2D 89Algoritmo 1 Captura de vídeo1: CvCapture *capture = NULL;2: IplImage *frame, frame copy = NULL;3: storage = cvCreateMemStorage(0);4: capture = cvCaptureFromAVI(inputFile);5: si (capture) entonces6: initializeFaceCapture();7: mientras (cvGrabFrame(capture)) hacer8: frame = cvRetrieveFrame(capture);9: frame copy = cvCreateImage(cvSize(frame.width, frame.height), IPL DEPTH 8U,frame.channels);10: detect face eyes mouth(frame copy);11: find and draw contours(frame copy);12: fin mientras13: cvReleaseImage(frame copy);14: cvReleaseCapture(capture);15: fin siLa búsqueda de rostros, ojos y boca se realiza mediante un clasificador Haar para cadauno de ellos. Los clasificadores son propios de OpenCV y ya han sido previamente entrenados.Tras las búsqueda de cada zona en cada imagen se devuelve un array de punteros aestructuras donde se almacena la información de cada zona detectada. Esto permite hacer recortesde imagen mediante selección de Regiones de Interés (ROI), en el caso del rostro, opintar la zona detectada en cada frame, en el caso de ojos y boca.El algoritmo de detección de rostros (equivalente para el de ojos y boca) emplea unafunción proporcionada por las bibliotecas de OpenCv llamada cvHaarDetectObjects, la cualutiliza un clasificador almacenado en un fichero en formato xml para detectar caras en unaimagen. En este caso se trata de caras frontales, dado que el clasificador esta entrenado conesa funcionalidad.Se hace uso de la función cvCvtColor (const CvArr* src, CvArr* dst, int code) para transformarla imagen original a escala de grises y la función cvResize (CvArr* src, CvArr* dst, intinterpolation) para reducirla de tamaño e invocar al clasificador para detectar la cara en estecaso, la cual será extraída como región de interés (ROI) para posteriormente detectar la bocay los ojos en una imagen más pequeña y con sólo información del rostro. Para la reducción