开放式CV2人脸检测中的人脸模糊

问题描述

我正在Python中使用Open CV2人脸检测。它的效果很好，但是经常发现即使它们确实是面孔，它们也是如此模糊以至无用。它成功地找到了无法被识别为男性或女性，成人或儿童的面孔，但仍然清晰可见为人脸。

检测无法识别的脸不是有用的结果，但是我不知道如何以编程方式阻止这些结果，或者确定应将其忽略。

我目前唯一的方法是忽略任何小于特定阈值的脸，但是我仍然会得到一些较大的模糊脸。

有什么建议吗？我正在使用haarcascade_frontalface_alt_tree.xml进行检测。

解决方法

如果您的问题是要检测男性，女性或儿童的面孔，则需要提供性别图像并训练程序。它涉及许多编程，但是可以使用opencv轻松解决。您需要使用数千张图像来训练模型（项目），以确保准确性。

如果只想检测某些面部，则需要执行相同的操作，但是要用要检测的面部图像训练模型.....

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基于深度学习的面部检测器（如ssd或mtcnn）也返回置信度得分。

deepface封装了这些最新的面部检测器。

#!pip install deepface
from deepface import DeepFace
backends = ['ssd','mtcnn']
detected_face = DeepFace.detectFace("img.jpg",detector_backend = backends[0])

在此，ssd扩展了90％的置信度得分。这样可以解决您的问题。