출처 :: http://thinkpiece.tistory.com/244

OpenCV에서 제공하는 함수들 call만 하면 되니까 쉽고 간단하다.

/*
*   @file ocv_cam_face.cc
*   @brief Face detection using OpenCV with Webcam
*   @author http://thinkpiece.tistory.com
*/

#include "opencv/cv.h"
#include "opencv/highgui.h"
#include <iostream>

int main(int argc, char *argv[])
{

    // -------------------------------------------------------------------------
    // webcam routine
    cv::VideoCapture capture(0);

    if( !capture.isOpened() ) {
        std::cerr << "Could not open camera" << std::endl;
        return 0;
    }

    // create a window
    cv::namedWindow("webcam",1);

    // -------------------------------------------------------------------------
    // face detection configuration
    cv::CascadeClassifier face_classifier;
    face_classifier.load("/usr/local/Cellar/opencv/2.4.3/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml");

    while (true) {
        bool frame_valid = true;

        cv::Mat frame_original;
        cv::Mat frame;

        try {
            capture >> frame_original; // get a new frame from webcam
            cv::resize(frame_original,frame,cv::Size(frame_original.cols/2,
                frame_original.rows/2),0,0,CV_INTER_NN); // downsample 1/2x
        } catch(cv::Exception& e) {
            std::cerr << "Exception occurred. Ignoring frame... " << e.err
                      << std::endl;
            frame_valid = false;
        }

        if (frame_valid) {
            try {
                // convert captured frame to gray scale & equalize
                cv::Mat grayframe;
                cv::cvtColor(frame, grayframe, CV_BGR2GRAY);
                cv::equalizeHist(grayframe,grayframe);

                // -------------------------------------------------------------
                // face detection routine

                // a vector array to store the face found
                std::vector<cv::Rect> faces;

                face_classifier.detectMultiScale(grayframe, faces, 
                    1.1, // increase search scale by 10% each pass
                    3,   // merge groups of three detections
                    CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
                    cv::Size(30,30));

                // -------------------------------------------------------------
                // draw the results
                for(int i=0; i<faces.size(); i++) {
                    cv::Point lb(faces[i].x + faces[i].width, 
                                 faces[i].y + faces[i].height);
                    cv::Point tr(faces[i].x, faces[i].y);

                    cv::rectangle(frame, lb, tr, cv::Scalar(0,255,0), 3, 4, 0); 
                }

                // print the output
                cv::imshow("webcam", frame);

            } catch(cv::Exception& e) {
                std::cerr << "Exception occurred. Ignoring frame... " << e.err
                          << std::endl;
            }
        }
        if (cv::waitKey(30) >= 0) break;
    }

    // VideoCapture automatically deallocate camera object
    return 0;
}

OpenCV에서 여러가지 템플릿을 미리 제공하고 있기 때문에 사용자가 직접 training하지 않더라도 사용할 수 있다. 나는 haarcascade_frontalface_default.xml을 사용해보았는데 잘된다. 정면 얼굴로는 이외에도 alt, alt2, tree 등등의 이름이 붙어있는 몇가지 버젼이 더 제공된다.