1

顔の領域内にのみ入る目を検出しようとしているため、コードにいくつかの小さな変更を加えました。

 if( cascade )
    {
        double t = (double)cvGetTickCount();
        CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,
                                            1.1, 2, 0|CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,
                                            cvSize(30, 30) );
        t = (double)cvGetTickCount() - t;

        printf( "detection time = %gms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );
        for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )      
        {

            CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );

            CvMat small_img_roi;
            CvSeq* nested_objects;
            CvPoint center;
            CvPoint center_1;
            CvScalar color = colors[i%8];
            int radius,radius_1;
            center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);
            center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);
            radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);
            cvCircle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );
            if( !nested_cascade )
                continue;
            else
                printf("not continuing!\n");
            cvGetSubRect( small_img, &small_img_roi, *r );
            nested_objects = cvHaarDetectObjects( &small_img_roi, nested_cascade, storage,
                                        1.1, 2, 0
                                        |CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,                                        ,
                                        cvSize(0, 0) );
            for( j = 0; j < (nested_objects ? nested_objects->total : 0); j++ )
            {
                printf("start of nested objects loop!\n");
                CvRect* nr = (CvRect*)cvGetSeqElem( nested_objects, j );
                center_1.x = cvRound((r->x + nr->x + nr->width*0.5)*scale);
                center_1.y = cvRound((r->y + nr->y + nr->height*0.5)*scale);
                radius_1 = cvRound((nr->width + nr->height)*0.25*scale);
                if(center_1.x+radius_1<center.x+radius&& center.x-radius<center_1.x-radius_1 && center_1.y<center.y+radius&& center.y<center_1.y+radius )
                {
                cvCircle( img, center_1, radius_1, color, 3, 8, 0 );
                }
                else
                    printf("cant find thy eyes!\n");
            }

しかし、それはあまり成功しませんでした。デバッグしようとして、顔の円を描いている部分をコメントアウトしてみたところ、円がまったく描かれませんでした。これにより、オブジェクトがネストされた部分が機能していない可能性があるという結論に至りました。したがって、コードにいくつかの printfs を実装し、コンソールを監視しました。しかし、コンソールを観察した後、ネストされたオブジェクトの一部が実際に機能していないという結論に達しました。ただし、ネストされたオブジェクトの部分が顔検出部分に似ていたため、なぜそうなのかはまだわかりません。したがって、顔検出部分が機能する場合、ネストされたオブジェクト コードも機能するのではないでしょうか?

(>_<)

4

2 に答える 2

1

詳細情報を提供してください:

  1. どのカスケードファイルを使用していますか?
  2. small_img の高さと幅は?

コードについて:

  1. nested_cascade変数を初期化せずに使用しています。

一般にhaarcascade_mcs_eyepair_big.xml、openCV のファイルを次のパラメーター (image、cascade、storage、1.1、3、0、cvSize()) で使用するか、scaleFactor パラメーターの値を小さくして使用してみてください。

私は学士論文（アイトラッキングシステム）を書いているときに似たようなことをしましたが、非常に簡単な解決策で終わりました。最初は、顔の内側で目になるすべての「オブジェクト」を見つけて、どれが左目でどれが右かを判断しようとしていましたが、今ではそれが良い解決策だとは思いません.
最後に、顔 ( ) の内側で両目 (ペア - haarcascade_mcs_eyepair_big.xmlopencv のファイル) を一度にhaarcascade_frontalface_default.xml検索することにしましたが、それがはるかに優れた解決策であることがわかりました。より高速で複雑ではなく (どのオブジェクトが探しているものであるかを決定する必要はありません。以前の目の位置や他のいくつかのことを無視しようとすると、非常に複雑になる可能性があります)、実装が簡単です。
精度は私にとって十分であり、速度はかなり高速でした (システム全体 - 約 10 ～ 25 fps - いくつかの条件に依存します)。コードをリアルタイムの目の検出に使用したい場合は、最適化についてさらに詳しく説明できます。

于 2013-04-01T15:20:38.923 に答える