您好我正试图检测嘴巴或嘴唇的区域。为此，我尝试使用这些文章中描述的方法：Paper1，Paper2。 （只能发表两篇论文）
他们使用的方法是使用色彩空间YCbCr，因为嘴唇有一个强烈的红色成分，而蓝色则比脸部的其他部分弱。因此，你可以像这样使用这个颜色空间：
LipMap =（Cr Cr）（（Cr Cr）-n （Cr / Cb））（（Cr Cr）-n *（CR / CB））
n = 0.95 *（（总和（Cr * Cr）/ m）/（总和（Cr / Cb）/ m））
问题是所有这些来源都没有真正解释如何进行计算。我知道如何获得Cr和Cb的值，但我不能100％确定它们应该在[0,1]或[0,255]的范围内，消息来源同时说明两者。在那之后，我不确定如何从n计算以及LipMap中获得正确的值。在计算之前或之后，数字是否应该被标准化。另外你如何从Cr / Cb和标准化值中得到正确的值，我似乎无法得到正确的值。
我一直试图让这个工作几个小时，但我做错了。最终的一些价值总是很大。它们也不在它们应该是[0,1]或[0,255]的范围内。
如果有人对此如何解决或提供一些提示，我们将不胜感激。
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如果你只是想找到嘴唇出现在脸上的位置，那么使用haar级联来找到它们可能是值得的（我不知道你是否尝试过这种方法，或者这是否合适为您的项目）
如果你真的需要找到使用YUV进行阈值处理的好设置，你仍然可以使用一个haar级联来找到嘴，然后选择你知道通常包含一个像素的haar选择的感兴趣区域内的一个像素在嘴唇上。
此像素将为唇部上的随机区域提供YUV值，然后您可以阈值图像以包括与像素YUV值相似的所有像素（您可以计算出对此阈值的严格程度）在测试期间）然后你应该留下所有像素的嘴（足够接近）
希望我已经足够清楚地解释了这一点。
祝你好运