【计算机视觉】检测面切断和规范化

引子

要进行人脸的识别，尤其是复杂环境下的人脸识别，就要在捕获人脸图像之后对图像进行预处理的工作，如图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像切割等。这样做的目的是改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础。

该文将就人脸的剪切和归一化操作进行学习探讨。并做一笔记备用。

详细步骤

因为opencv的人脸识别须要输入图片具有同样的尺寸和灰度级。所以识别之前还要进行非常重要的一步工作。就是针对人脸识别的须要调整人脸图片，详细能够分为下面步骤：

人脸剪切的策略

这里我设想的最主要的人脸剪切方法是依据人眼的位置进行人脸的旋转和校正的。

基本思路例如以下：



以下是剪切的效果图，终于的图片是100*100像素，偏移量是0.3



Detecting Face



Cropping Result

其代码为：

cv::Mat FaceClassifer::cropFacesBasedOnEye(cv::Rect faceRect,
cv::Point leftEye,cv::Point rightEye,
float offset,int outputWidth,int outputHeight)
{
int offset_h = floor(offset * outputWidth);
int offset_v = floor(offset * outputHeight);

int eyegap_h = rightEye.x-leftEye.x;
int eyegap_v = rightEye.y-leftEye.y;

float eye_distance = sqrt(pow(eyegap_h,2)+pow(eyegap_v,2));
float eye_reference = outputWidth - 2*offset_h;
float scale = eye_distance/eye_reference;

//rotate original around the left eye
cv::Mat rotatedImage;
if(eyegap_v != 0)
{
double rotation = atan2f((float)eyegap_v,(float)eyegap_h);
double degree = rotation*180/CV_PI;
rotateFace(_image, leftEye, degree, rotatedImage);
}

//crop the rotated image
cv::Point crop_xy(leftEye.x-scale*offset_h,leftEye.y-scale*offset_v);
cv::Size crop_size(outputWidth*scale, outputHeight*scale);
cv::Rect crop_area(crop_xy, crop_size);
cv::Mat cropFace;
if(eyegap_v == 0)
cropFace = _image(crop_area);
else
cropFace = rotatedImage(crop_area);

//resize the face
cv::resize(cropFace,cropFace,cv::Size(outputWidth,outputHeight));
cv::Mat croppedGray;
cv::cvtColor(cropFace,croppedGray,CV_BGR2GRAY);
cv::equalizeHist(croppedGray, croppedGray);
return croppedGray;
}

解释一下代码：

图片旋转的API

这里图片旋转用到了OpenCV的函数。warpAffine()。

这里涉及到了仿射变换，能够參考OpenCV官方文档，放射变换。

void FaceClassifer::rotateFace(cv::Mat& src,cv::Point& pt,double angle,cv::Mat& dst)
{
cv::Mat r = cv::getRotationMatrix2D(pt, angle, 1.0);
cv::warpAffine(src, dst, r, cv::Size(src.cols,src.rows));
}

这里我以左眼的中心点作为旋转的输入原点，cv::getRotationMatrix2D()生成了表示仿射变换的2 * 3矩阵。

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