opencv2+vs2013实现表情识别 ，SVM+BP神经网络

//opencv2.4.9 + vs2012 + 64位
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#include 

using namespace cv;
using namespace std;

char* WcharToChar（const wchar_t* wp）
{
	char *m_char;
	int len = WideCharToMultiByte（CP_ACP 0 wp wcslen（wp） NULL 0 NULL NULL）;
	m_char = new char[len + 1];
	WideCharToMultiByte（CP_ACP 0 wp wcslen（wp） m_char len NULL NULL）;
	m_char[len] = ‘‘;
	return m_char;
}

wchar_t* CharToWchar（const char* c）
{
	wchar_t *m_wchar;
	int len = MultiByteToWideChar（CP_ACP 0 c strlen（c） NULL 0）;
	m_wchar = new wchar_t[len + 1];
	MultiByteToWideChar（CP_ACP 0 c strlen（c） m_wchar len）;
	m_wchar[len] = ‘‘;
	return m_wchar;
}

wchar_t* StringToWchar（const string& s）
{
	const char* p = s.c_str（）;
	return CharToWchar（p）;
}



String facename = “haarcascade_frontalface_alt.xml“;

CascadeClassifier facecas;

RNG rng（12345）;
Mat src;
/*nt main（）{
	Mat gray;
	VideoCapture capture;
	capture.open（0）;
	if （capture.isOpened（））{
	while （1）{
	capture >> src;
	//src = imread（“D:\a\face0.jpg“）;
	if （!src.empty（））{
	cvtColor（src gray CV_BGR2GRAY）;
	equalizeHist（gray gray）;
	deletelbp（gray）;
	//deletebody（gray）;
	/*deleteall（gray）;
	deleteface（gray）;
	deleteeye（gray）;
	deletemouth（gray）;
	deletenose（gray）;
	deletesmile（gray）;
	imshow（“【检测】“ src）;
	}
	int c = waitKey（30）;
	if （（char）c == ‘c‘）
	break;
	}
	}
	}
	*/

vector deletelbp（Mat frame）;



int main（）
{
	const string fileform = “*.png“;
	const string perfileReadPath = “charSamples“;

	const int sample_mun_perclass = 50;//训练字符每类数量
	const int class_mun = 3;//训练字符类数

	const int image_cols = 24;
	const int image_rows = 24;
	string  fileReadName
		fileReadPath;
	char temp[256];

	float trainingData[class_mun*sample_mun_perclass][image_rows*image_cols] = { { 0 } };//每一行一个训练样本
	float labels[class_mun*sample_mun_perclass][class_mun] = { { 0 } };//训练样本标签

	for （int i = 0; i <= class_mun - 1; ++i）//不同类
	{
		//读取每个类文件夹下所有图像
		int j = 0;//每一类读取图像个数计数
		sprintf_s（temp “%d“ i）;
		fileReadPath = perfileReadPath + “/“ + temp + “/“ + fileform;
		cout << “文件夹“ << i << endl;

		//	system（“pause“）;


		HANDLE hFile;
		LPCTSTR lpFileName = StringToWchar（fileReadPath）;//指定搜索目录和文件类型，如搜索d盘的音频文件可以是“D:\*.mp3“
		WIN32_FIND_DATA pNextInfo;  //搜索得到的文件信息将储存在pNextInfo中;
		hFile = FindFirstFile（lpFileName &pNextInfo）;//请注意是 &pNextInfo  不是 pNextInfo;
		if （hFile == INVALID_HANDLE_VALUE）
		{
			exit（-1）;//搜索失败
		}
		//do-while循环读取
		do
		{
			if （pNextInfo.cFileName[0] == ‘.‘）//过滤.和..
				continue;
			j++;//读取一张图
			//wcout<			printf（“%s
“ WcharToChar（pNextInfo.cFileName））;
			//对读入的图片进行处理
			Mat srcImage = imread（perfileReadPath + “/“ + temp + “/“ + WcharToChar（pNextInfo.cFileName） CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE）;
			Mat resizeImage;
			Mat trainImage;
			Mat result;

			resize（srcImage resizeImage Size（image_c