python - 带有OpenCV的Python中的Viola-Jones，可检测口鼻

Question

我在Python中有一个算法Viola-Jones。我正在使用haarcascade xml，该文件是从openCV根文件加载的。但是openCV中没有关于口鼻的xml文件，因此我从EmguCV下载了这些文件。面部的检测结果还可以，但是眼睛的检测不好，带嘴的 Nose 很不好。我试图更改face_cascade.detectMultiScale中的参数，但这根本没有帮助。

我的代码:

import cv2
import sys

def facedet(img):
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/kattynka/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/kattynka/opencv/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml')
    mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/kattynka/opencv/data/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml')
    nose_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/kattynka/opencv/data/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml')

    img = cv2.imread(img)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        nose =  nose_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(roi_gray)

        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            cv2.rectangle(roi_color, (ex,ey), (ex+ew, ey+eh), (0,255,0), 2)
        for (nx, ny, nw, nh) in nose:
            cv2.rectangle(roi_color, (nx, ny), (nx + nw, ny + nh), (0, 0, 255), 2)
        for (mx, my, mw, mh) in mouth:
            cv2.rectangle(roi_color, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 0, 0), 2)

    cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow('image',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    #img = sys.argv[1]
    facedet(img)

我的问题

我究竟做错了什么？有没有简单的解决方案，可以给我带来更好的结果？

输出:

Answer 1

Haar级联可以很好地处理脸部，但是对于较小的单个部分效果不佳。更好的解决方案是一起检测所有面部标志。对此的一个很好的算法是在Dlib(http://dlib.net/face_landmark_detection.py.html)中实现的“Vahid Kazemi和Josephine Sullivan撰写的“与回归树的集合进行毫秒级面部对齐”，CVPR 2014。