在进行注释之前是不是需要人脸检测 - 图像处理

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【中文标题】在进行注释之前是不是需要人脸检测 - 图像处理【英文标题】:Is Face Detection needed before doing annotation - Image Processing在进行注释之前是否需要人脸检测 - 图像处理 【发布时间】:2014-07-24 07:31:28 【问题描述】:

我需要使用 openCV 对正面(或近正面)图像进行注释。我目前正在阅读 OpenCV 手册和“掌握 OpenCV”一书。这是我第一次使用 OpenCV,因此我对注释和人脸检测有点困惑。

我需要在人脸上标记大约 25 个点。所需的点在眼睛,嘴巴,鼻子,眼睛,耳朵。我的问题是:

是否需要先检测人脸,再检测眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子、耳朵。是不是只有我才能进行注释。我问这个的原因是我将手动进行注释。因此,显然我可以看到脸部的位置,然后是眼睛、鼻子等。我没有看到先检测脸部的意义。 有人可以解释在这种情况下是否真的需要人脸检测?

根据《精通openCV》这本书,我需要一步一步做。

    (1) Loading Haar Detector for face Detection
    (2) Grayscale colour conversion
    (3) Shrinking the image
    (4) Histogram Equalization 
    (5) Detecting the face
    (6) Face preprocessing to detect eyes, mouth, nose etc.
    (7) Annotation

【问题讨论】:

【参考方案1】:

人脸检测允许计算机算法更快地搜索图像中的眼睛和嘴巴等特征。

如果您自己对图像进行注释,那么只注释想要的特征并忽略不需要的特征当然要快得多。

【讨论】:

【参考方案2】:

不,你不需要为人脸检测标注地标,Opencv为你提供了一些检测人脸的功能,使用一些已经训练好的模型,使用Haar Cascades分类器,在opencv包中准备为xml文件,你只需要调用他们解释了here

一些预定义的地标对图像的注释用于检测面部表情,以及一些面部细节作为空间中头部姿势的估计,为了这些目的AAM,使用了ASM模型。

同样,注释图像是训练模型的一个步骤,因为您可以使用互联网上提供的许多通用注释数据库,而您的测试图像不需要注释

【讨论】:

以上是关于在进行注释之前是不是需要人脸检测 - 图像处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

需要进行哪些更改才能使此代码检测多个人脸而不是仅一个人脸

需要在使用 MLKit 和 Camera2 进行人脸检测期间捕获静止图像

使用相机进行人脸检测

数码相机中的人脸检测有啥作用?使用人脸对焦的技巧和方法是啥?

图像人脸检测(框出人脸笑脸眼睛)

opencv联合dlib人脸检测例子