在原来的基础上添加了保存检测到的活体图片并且图片的保存形式为时间戳的方式

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本文介绍了一种图像处理流程，使用OpenCV进行图像裁剪、缩放及颜色通道复制等操作。通过调整图像区域并将其保存为指定格式，实现了对特定区域的精细化处理，并将处理后的图像数据重新融合到原始图像中。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

RECT rc1;
rc1=rcFace_color;

if(rc1.left<=0) rc1.left =1;
if(rc1.top<=0) rc1.top=1;
if(rc1.right>=nWidth-1) rc1.right=nWidth-2;
if(rc1.bottom>=nHeight-1) rc1.bottom=nHeight-2;

int rcWidth1=rc1.right-rc1.left;
int rcHeight1=rc1.bottom-rc1.top;

BYTE* image1=pCamBufColor;

// byte to IplImage
img_ori= cvCreateImage(cvSize(nWidth,nHeight),8,3);
memcpy(img_ori->imageData,pCamBufColor,nWidth*nHeight*3);
cvSetImageROI(img_ori,cvRect(rc1.left,rc1.top,rcWidth1,rcHeight1));
// cvShowImage("img",img_ori);
img_crop= cvCreateImage(cvSize(STD_WIDTH,STD_HEIGHT),8,3);
cvResize(img_ori,img_crop,CV_INTER_LINEAR);

// cvShowImage("img",img_crop);

CTime tm = CTime::GetCurrentTime();
CString str = tm.Format("pics_living/%Y_%m_%d_%H_%M_%S.bmp");
cvSaveImage(str.GetBuffer(0),img_ori);
// char windowname[100];
// sprintf(windowname,"windows%d.jpg",ctime(&timer));
// cvSaveImage(windowname,img_ori);
cvResetImageROI(img_ori);

for(int k1=0;k1<STD_HEIGHT;k1++)
{
for(int a1=width_begin;a1<nWidth;a1++)
{
if(a1>nWidth-1) continue;
pCamBufColor[a1*3+k1*widthBytes1+0]=img_crop->imageData[(a1-width_begin+1)*3+k1*STD_HEIGHT*3+0];
pCamBufColor[a1*3+k1*widthBytes1+1]=img_crop->imageData[(a1-width_begin+1)*3+k1*STD_HEIGHT*3+1];
pCamBufColor[a1*3+k1*widthBytes1+2]=img_crop->imageData[(a1-width_begin+1)*3+k1*STD_HEIGHT*3+2];
}
}
cvWaitKey(30);
TiDrawFaceRects(pCamBufColor,nWidth,nHeight,&rcFace_color,1,RGB(0,255,0),4);
huoti_flag =1;