openCv 中基于 YCbCr 颜色空间的嘴/唇检测答案

【问题标题】：Mouth/lip detection based on YCbCr color space, in openCvopenCv 中基于 YCbCr 颜色空间的嘴/唇检测
【发布时间】：2015-04-29 16:58:00
【问题描述】：

您好，我正在尝试检测嘴巴或嘴唇的区域。为此，我尝试使用这些论文中描述的方法：Paper1,Paper2。（只能发两篇论文）

他们使用的方法是利用色彩空间 YCbCr，因为与面部其他部分相比，嘴唇具有强烈的红色成分和较弱的蓝色成分。因此，您可以像这样使用这个色彩空间：

LipMap = (CrCr)((CrCr)-n(Cr/Cb))((CrCr)-n *(Cr/Cb))

n = 0.95*((sum(Cr*Cr)/m)/(sum(Cr/Cb)/m))

问题是所有这些来源都没有真正解释计算是如何进行的。我知道如何获得 Cr 和 Cb 的值，但我不能 100% 确定它们应该在 [0,1] 或 [0,255] 的范围内，来源都说明了。同样在那之后，我不确定如何从 n 计算以及 LipMap 中获得正确的值。在计算之前或之后应该对数字进行归一化。另外，您如何从 Cr/Cb 和归一化值中获得正确的值，我似乎无法正确获得。

我一直试图让它工作几个小时，但我做错了什么。最终的某些值总是很大。此外，它们不在应为 [0,1] 或 [0,255] 的范围内。

如果有人对此问题有任何意见或建议，将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： opencv face-detection

【解决方案1】：

如果您只是想寻找嘴唇出现在脸上的位置，那么使用 haar cascade 来寻找它们可能是值得的（我不知道您是否尝试过这个，或者这是否合适为您的项目）

如果您确实需要使用 YUV 找到合适的阈值设置，您仍然可以使用 haar 级联来找到嘴巴，然后在您知道通常包含一个像素的 haar 挑选的感兴趣区域内选择一个像素在嘴唇上。

此像素将为您提供嘴唇上随机区域的 YUV 值，然后您可以对图像进行阈值处理以包含与该像素 YUV 值相似的所有像素（您可以计算出该阈值的严格程度在测试期间），然后你应该留下嘴巴的所有像素（足够接近）

希望我已经解释得足够清楚了。

祝你好运

【讨论】：

Mabye 我应该更清楚我的问题。现在我正在使用 haar 级联来获取面部和嘴部区域。在嘴巴区域，我想检测嘴角以及嘴巴和底部。我想要实现的是得到一个清晰的嘴唇轮廓，这样我就可以得到顶部、底部和两个角的点。
好的，所以我的建议是在你的嘴巴区域内找到一个区域，它在每张图像中都有一个“平均”的嘴巴部分，所以可能是中间，或者可能只是上方/下方（所以不要得到中间的线），获取该像素 YUV 数据，然后用每个值的 +/- 50 对图像进行阈值处理（50 只是示例，您可以对此进行测试），这应该会给您带来一个嘴唇的面具。