우리는 얼굴을 감지하고 성을 인식하기 위해 Emgu CV를 사용하고 있지만 사장님은 잘못된 것이 있고 왜 그런지 모르겠다 고했습니다. Emgu CV 버전 2.4.9를 사용하고 있으며 기본 haar-cascade xml 파일을 사용하고 있습니다. 너무 잘못된 것은 다음과 같은 이미지가 웹캠에 캡처 된 것입니다. 내가 얼굴을 포함하는 예측 모든 사각형을 표시하고 싶었 기 때문에 얼굴 감지 잘못된 개체
사진에는 얼굴이 없다 그러나 많은 사각형을 가진 그룹 사각형이
, 나는 minNeighbour = 0을 설정합니다. 이 상황을 없애기 위해 의견이나 아이디어를주세요. 내 코드가 정확하다고 확신합니다. 도와 줘서 고마워.죄송합니다.
를 시도해 2와 6 사이에 minNeighbour을 설정, 우리는 최대에 카메라를 확대한다이 문제를 해결하는 방법을 발견하고는 모든 비 - 얼굴 개체 제거 .
가양 성을 제거하는 데 효과가있는 하나의 옵션은 이미지의 해상도를 낮추는 것입니다. 해상도가 큰 이미지에는 종종 Haar 캐스 캐 이드를 속일 수있는 압축 결과로 인한 아티팩트가 있습니다.
그래서 높이와 너비의 50 %로 크기를 조정하고 다시 처리하십시오. 물론 이미지의 얼굴이 너무 작 으면 해상도를 줄이면 폭포가 감지되지 않을 수 있습니다.
그래서 두 스캔을 모두 수행 할 수 있으며 두 스캔 모두에서 감지되지 않은 이미지는 가능한 일치 항목 범주에 속할 수 있습니다.
사람들이 항상 내 웹캠에서 멀리 떨어져 있기 때문에 당신의 솔루션이 저에게 좋지 않다고 생각합니다. – jewelnguyen8
웹캠의 해상도는 얼마나됩니까? 또한 주석에서 Pervez가 제안한 가우시안 흐림 옵션을 시도 할 수 있습니다. 또한, 그 이유는 두 테스트의 일치 항목을 높은 확률 일치로 간주하고 하나의 일치 항목 만 낮은 확률 일치로 제안하는 것입니다. 일부 테스트를 통해이 해석 방법을 파악하는 데 도움이됩니다. 또한 일치하는 얼굴로 무엇을하고 싶은지에 따라 다릅니다. –
나는 가장 큰 줌과 함께 웹캠을 사용하는 새로운 솔루션을 가지고 있습니다. 따라서 우리는 웹캠에서 멀리 떨어진 일부 얼굴을 촬영할 수 있지만 그 영역은 더 좁습니다. 우리는이 솔루션을 시도하고 있습니다. – jewelnguyen8
어둠 설정 minNeighbour = 0, 그래서 나는 당신이 너무 많은 잘못된 탐지를 받고 있다고 생각합니다. 이
그것이 마지막
minNeighbour = 0으로 설정하면 모든 사각형을 표시하려고합니다. 위에 언급 한 내용을 자세히 읽어보십시오. 위 그림에서 직사각형 그룹이 있다는 것을 알고 있습니다. 그래서 minNeighbour = 6으로 설정해도 여전히 그림에 표시됩니다. 나는 화면 사이에 그룹을 제거하는 방법에 대한 해결책을 원한다. 당신이 분명히 이해합니까? – jewelnguyen8
그런 잡음을 제거하기 위해 3x3 가우시안 흐림 또는 간단한 3x3 상자 필터는 어때? –