計算機視覺 對檢測的人臉進行剪下和歸一化

要進行人臉的識別，尤其是複雜環境下的人臉識別，就要在捕獲人臉影象之後對影象進行預處理的工作，如影象的大小和灰度的歸一化，頭部姿態的矯正，影象分割等。這樣做的目的是改善影象質量，消除雜訊，統一影象灰度值及尺寸，為後序特徵提取和分類識別打好基礎。

該文將就人臉的剪下和歸一化操作進行學習**，並做一筆記備用。

由於opencv的人臉識別需要輸入具有相同的尺寸和灰度級，所以識別之前還要進行很重要的一步工作，就是針對人臉識別的需要調整人臉，具體可以分為以下步驟：

基本思路如下：

根據兩眼的傾斜角度對影象進行旋轉校正

根據兩眼在中的實際距離和自定義的偏移量進行的縮放

detecting face

cropping result

其**為：

cv::mat faceclassifer::cropfacesbasedoneye(cv::rect facerect,

cv::point lefteye,cv::point righteye,
float offset,int outputwidth,int outputheight)
//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;
}

這裡涉及到了仿射變換，可以參考opencv官方文件，放射變換。

void faceclassifer::rotateface(cv::mat& src,cv::point& pt,double angle,cv::mat& dst)

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