Question

我从OpenCV开始，想测试一些样本。我使用的示例在屏幕的各个面周围放置一个矩形。但是由此产生的检测是生涩和零星的，我怎样才能改进我的代码以使检测变得更加平滑？我使用haarcascade_frontalface_alt.xml。

void detectAndDisplay( Mat frame )
{
   vector<Rect> faces;
   Mat frame_gray;
   cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
   equalizeHist( frame_gray, frame_gray );

   face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0, Size(40, 40) );
   for( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )
   {
      Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );
      int x = faces[i].x;
      int y = faces[i].y;
      int h = y+faces[i].height;
      int w = x+faces[i].width;
      rectangle(frame,
          Point (x,y),
          Point (w,h),
          Scalar(255,0,255),
          2,
          8,
          0);
    }
imshow( "Capture - Face detection", frame );
}

Answer 1

根据您的评论判断，您实际上是在视频序列中检测每个帧的面部并且是零星的，这是您对结果不满意的地方。如果我错了，请纠正我。

您在YouTube上看到的剪辑可能会根据检测到的脸部进行跟踪。检测视频序列的第一帧中的面部是非常常见的，然后将其用作跟踪算法中的种子输入以跟踪面部。 OpenCV有many tracking algorithms，例如Mean Shift和Kalman Filter跟踪器，可以跟踪人脸。这些跟踪器的结果将比每帧检测更加平滑。

OpenCV - 人脸检测：脸部周围的矩形

1 个答案: