我正在使用opencv进行视频suvilleince项目。我需要检测面部，识别它们并仅跟踪识别出的那些，直到它们脱离框架为止。我在Opencv中使用Haar Cascades来检测脸部，当它稍微倾斜时，它们似乎并没有检测到脸部(我使用了所有这些仍然没有运气!)。因此，我提出了一个不同的想法，首先检测人脸，然后对其进行跟踪(使用斑点检测)，以便将检测/跟踪阶段的边界矩形输出用作识别阶段的输入。但是现在我面临的问题是，我需要经常调用detect_face过程来捕获进入帧中的任何新面孔，并且在这种情况发生时，较旧的面孔可能已经倾斜了他们的面孔，因此我的跟踪过程失去了锁定能力。我真的陷入了困境。有人有更好的主意吗？...我又如何使框架中的特定区域模糊或被某种颜色掩盖？
最佳答案
倾斜图像。
尝试快速旋转算法-一种不会干扰敏感的美学色彩混合的算法。
对于视频的每一帧，请生成2或4张稍微旋转的新图像，然后对这些图像运行水平联动并合并结果。
对于该词组的某些定义，将区域中的每个像素替换为“附近像素”平均值的颜色。
首先在单独的图像上进行处理，这样一个像素的模糊不会影响下一像素的平均值。