我正在使用OpenCV来检测相机拍摄的照片中的脸部。但我意识到有些面孔没有正面，眼睛也没有聚焦在相机上。 我在哪里可以找到只用于正面而没有任何瘦度的haar级联xml文件，并且眼睛必须专注于相机。有人有像这样的xml文件吗？请帮帮我。
也许我的英语不好。所以，如果你不明白我在这里提到的。请让我知道，我会更改它以使其更清楚地理解。希望你帮帮我。非常感谢你。
答案 0 :(得分：4)
所以我的答案是这样的：默认情况下，OpenCV提供两个用于检测面部的分类器：正面和轮廓面。所以如果我理解正确的话，你想要检测一下：
使用正面哈尔分类器很容易实现条件2，这意味着您可以使用默认情况下在opencv中提供的一个。对于条件1，您可以尝试使用轮廓检测器。
其他可能性是将检测器用于耳朵检测器等其他部位。如果您检测到耳朵，则很可能暗示此耳朵属于您想要检测的轮廓面。
我的最后一个（但至少是机器人）的建议是，当你尝试的所有解决方案都失败时，你可以尝试学习你自己的haar分类器。这不是一项艰巨的任务，您可以在线查找（特别是在stackoverflow上）有关它的大量信息，例如there
编辑：（在评论澄清问题后）：
首先让我在数字上更多地说明你的要求，因为我不知道正面在头部姿势方面对你意味着什么。如果你的意思是正面，我们说倾斜和平移角度属于区间[-15;因此，这解决了opencv正面分类器（这些数字大致由我迄今为止所做的所有经验测试给出）。我的意思是如果脸不是正面的（即双眼或嘴不可见/部分可见），分类器将不会检测到它。换句话说，如果我给出的那些角度对你没问题，只需使用默认的分类器。如果没有，请参阅下面的段落。
关于要求人们看相机的第2个要件。这是默认分类器无法区分的东西 - 它已经在各种人脸上学习，而不仅仅是你想要实现的那些。而且我很确定你很难在互联网上找到这样的分类器，因为它是如此具体的任务。但我可以向你保证，你可以尝试学习自己的面部分类器，它可能会很好用。如果您取得了良好的效果，请告诉我们。
EDIT2：（关于仅检测头部的分类器，仅当倾斜和平移为零度时）
我不认为这样的分类器存在。根据我的经验，即使它存在，为某人的目的明确准备这样的分类器的人并没有与所有人分享，因为它是如此具体的要求。并且需要一些时间来准备好的haar分类器（你需要几百个正面的例子，面部有手动裁剪的平移和倾斜零点）所以我认为这是解决问题的一种方法，训练你自己的探测器。
让我建议另一种方法，它是关于头部姿势估计。这是一种从面部图像确定所有姿势角度的方法。存在许多适合您的要求的算法 - 运行时，独立于人，可以回答倾斜和平移角是否接近0的问题。它们不需要任何类型的学习，可以从算法描述中直接编码。但是，你需要一些愿意进入这篇文章的研究，但我认为实现头部姿势估计而不是学习你自己的haar分类器可能更好。
EDIT3：（关于头部姿势估计）
这不是那么复杂的任务。在我的硕士论文here中，我证明了一个人可以构建实时头部姿势估计跟踪器，它是人不变的，只使用关于面部标志（眼睛，嘴和鼻尖）位置的几何假设。这会立即给出头部姿势估计。您还可以启动with this article和there's文章摘要。
答案 1 :(得分：0)
在官方的opencv github页面上的链接在这里：
https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
易于使用且相当准确。