Question

当我播放面部检测代码时，我会感到困惑。当我评论这两句话时：

//cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
//equalizeHist( frame_gray, frame_gray );

结果仍然相同，这意味着Opencv（detectMultiScale）仍然可以成功找到人们的脸。我在想什么是将彩色图像改为灰度图像，然后获得灰度图像的直方图？

我附上部分代码如下：

while (cvWaitKey(10) < 0)
{
Mat frame = cvQueryFrame( capture ); // get the next frame of video
cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
equalizeHist( frame_gray, frame_gray ); 
face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); // Detect faces
for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ) // for each face found
{
Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 ); // location of this face
ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 ); // draw ellipse around this face}
imshow( "faces", frame);
}
/////////////////////////////////////////////////////////
//////////////////////////////////////////////////////////

OR：

while (cvWaitKey(10) < 0)
{
Mat frame = cvQueryFrame( capture ); // get the next frame of video
//cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
//equalizeHist( frame_gray, frame_gray ); 
face_cascade.detectMultiScale( frame, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); // Detect faces
for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ) // for each face found
{
Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 ); // location of this face
ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 ); // draw ellipse around this face}
imshow( "faces", frame);
}
//////////////////////////////////////////////

Answer 1

去饱和的关键是减少数据量，因为算法在没有颜色的情况下工作。均衡点是为了补偿光照变化。

您可以在此处找到更多信息：Face Recognition using OpenCV

人脸检测中的去饱和和均衡有什么意义？

1 个答案: