我对OpenCV还不熟悉，请帮助我。我想使用OpenCV检测嘴唇边缘。你能给我一些链接和解决方案吗？ 我已经查看了使用OpenCV检测面部和嘴巴的常规过程，但准确性不太好。我在图片中使用了“haarcascade_mcs_mouth”来检测嘴巴，但结果并不理想。我听说过AAM方法，但找不到相关文件。请帮帮我...
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Lip识别是计算机视觉中尚未完全解决的问题。您一直在使用的Haar-like分类器（包含在OpenCV中）在人脸识别方面表现良好，但对于唇部识别，已经开发出了更好的技术。您需要构建不同的算法并选择最适合您目的的算法。由于iOS的额外限制（内存占用，CPU等），因此开发任务变得更加困难。我为您概述了唇部识别领域的最新技术，以便您进一步研究：
识别唇部的方法可以分为三大类：
识别唇部的方法可以分为三大类：
基于图像的技术：这些技术基于皮肤和嘴唇具有不同颜色的假设。论文[2]是这种方法应用于手语识别的一个例子。[3]也探索了颜色聚类。它假定图像中有两个像素类：皮肤和嘴唇。如果人有胡须或露出牙齿等情况，则此方法不适用。
基于模型的技术：这些方法比前面的方法更加稳健，因为它们使用关于唇形的先前信息。然而，它们的计算成本更高，因此可能不适合在移动设备上实现。AAM（主动外观模型）属于此类，并从手动注释数据中学习唇形。在维基百科文章的“外部链接”部分中，您可以看到一些可移植到C++/OpenCV的开源实现和库。
混合技术：这些方法是基于图像的方法和基于模型的方法的组合。通常，首先对图像应用基于颜色的技术以估计唇部区域的位置和大小；然后，在感兴趣的区域应用基于模型的技术（如AAM）以提取唇部轮廓。[4]是这种技术的一个例子。
[2] U. Canzler和T. Dziurzyk，“基于视频的手语识别的非手势特征提取”，MVA会议论文集，2002年，318-321页。
[3] 梁树洪、王世林和刘永康，“利用椭圆形状函数的模糊聚类进行嘴唇图像分割”，IEEE图像处理杂志，第13卷，第1期（2004年）：51-62页。
[4] Christian Bouvier、P-Y. Coulon和Xavier Maldague，“基于ROI优化和参数模型的无监督唇部分割”，图像处理，2007年。ICIP 2007. IEEE国际会议，第4卷，IEEE出版社，2007年。
- Daniel Martín
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1@Amitabha 你用什么进行检测？ - Dmitrii Cooler
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