我正在使用opencv开发视频suvilleince项目。我需要检测面部，识别面部并仅跟踪识别面部，直到它们离开框架。我在Opencv中使用Haar Cascades来检测面部，当它稍微倾斜时它们似乎没有检测到面部（我使用它们仍然没有运气！）。所以我想出了不同的想法，最初检测面部然后跟踪它们（使用斑点检测），以便检测/跟踪阶段的边界矩形输出可以用作识别阶段的输入。但是我现在面临的问题是我需要经常调用detect_face程序来捕获进入帧的任何新面孔，并且当发生这种情况时，较旧的面部可能会倾斜他们的面部因此我的跟踪程序失去锁定。我真的陷入了困境。有没有人有更好的想法？...另外，如何在一个框架中使特定区域模糊或用某种颜色遮盖？
答案 0 :(得分：1)
老年人可能会倾斜他们的脸，因此我的跟踪程序会失去锁定。
倾斜图像。
尝试快速旋转算法 - 不会因敏感的美学色彩混合而烦恼。
对于视频的每一帧，生成2或4个稍微旋转的新图像，并在这些图像上运行haarcascades并合并结果。
另外，如何使帧中的特定区域模糊
使用“附近像素”的平均值颜色替换区域中的每个像素，以获得该短语的某些定义。
首先在单独的图像上进行，因此一个像素的模糊不会影响下一个像素的平均值。