python-3.x - 对于 OpenCV 人脸检测和识别，人脸是否略微失真是否重要？

Question

我正在编写一个使用 OpenCV 人脸检测和识别的程序，以此为指导

人脸扭曲有关系吗？例如，我正在考虑将相机*放在门上的窥视孔上，这会产生内在的失真。OpenCV 还能检测和识别吗？

系统：树莓派 4 操作系统

Python 版本：3.x

*PS：如果有人能推荐一个好的 RPi 相机，它会在一个很棒的窥视孔上工作。目前正在考虑 RPi V2 相机。

谢谢！:-)

标签： python-3.xopencvface-detectionface-recognitionraspberry-pi4

Answer 1

首先，相机质量对于检测面部（或其他物体）并不那么重要，因为即使在这些相机上，我也使用更差的（低分辨率，如 0.5 Mpx）相机，结果很好。关于检测对象的要点取决于您使用的算法。流行的算法：

1. OpenCV 中的 Haar 级联人脸检测器
2. OpenCV中基于深度学习的人脸检测器
3. Dlib 中的 HoG 人脸检测器
4. Dlib 中基于深度学习的人脸检测器

根据您共享的文档，Haar Cascade 是您正在考虑使用的算法。Haar Cascade 可以更快地工作，但也可能存在一些问题（如遮挡、许多人脸的问题以及一些扭曲的人脸图像等。）在这个链接中有一个关于这些算法比较的非常好的文档。

这里还有一个关于 haar 级联人脸检测的教程。

我认为使用人孔摄像头检测人脸不会有问题。