ROI中的人脸中心检测

Question

当我的面部中心进入ROI时，我试图得到一条信息，是否可以检测到？或者它不起作用？（我刚从openCV开始）

这是我的代码：

import cv2
import sys
import numpy as np

cascPath = 'haarcascade_frontalface_default.xml'
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    roiLeft = frame[0:0, 200:480]
    roiRight = frame[640:0, 440:480]
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.2,
        minNeighbors=1,
        minSize=(120, 120),
        flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    for (x, y, w, h) in faces:
        centerFrame = x+w/2,y+h/2
        cv2.circle(frame,(x+w/2,y+h/2),10,(0,0,255),-1)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        if centerFrame in frame[640:0, 440:480]:
            print("OOOOOOOOHHHHHHHH")

    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

一种可能的解决方案（方法）是：

1：确定脸部颜色的平均最小值和最大值。 2:阈值ROI部分带有cv2.inRange(hsv, COLOR_MIN, COLOR_MAX)值。在

3:如果图像在定义的HSV值之间包含HSV值，则图像的该部分将为白色，否则为黑色

像这样：

4:找到轮廓区域，就像你说的，你想让你的脸重新拼合，所以我认为面积至少应该是8000或更大，如果轮廓面积相等或最大，那就是你的脸，否则就不是了。在

阅读这个blog，全局Threholding部分，提取粉红色。在