当人微笑时如何找出白色像素值？

Question

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我可以使用CvRect来检测脸部坐标。

detectFace(IplImage * pImg, CvHaarClassifierCascade * pCascade, CvMemStorage * pStorage)

我的问题是如何在人微笑时找到白色像素值？另外，什么微笑偏移量是合适的？150的值准确吗？

微笑haar级联根本不起作用。需要通过逻辑处理白色像素。

请帮忙！更新：我想我的奖励将被浪费...在这个帖子上没有得到专家回复。我正在寻找算法:(

- Tariq

2个回答

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嘿，你有没有看过这个项目https://github.com/beetlebugorg/PictureMe
这真的是一个很棒的项目，你应该看一下。我想你会找到你需要的东西。

- Saurabh

是的，我已经检查过这个项目了... 但我的问题不同... 我需要计算脸部的白色像素... 因此正在寻找微笑haarcascade算法。 - Tariq

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可以查看英文原文，
原文链接

- Andrey Sboev · Accepted Answer

据我所知，您想通过牙齿和皮肤之间的颜色差异来检测微笑，对吧？可能这是有道理的，因为嘴唇像素强度与牙齿像素不同。如果是这样，我建议两种方法。

第一种方法是计算面部区域的拉普拉斯变换。具有最大拉普拉斯值的坐标将对应于相邻像素强度之间的最大差异。我认为微笑包含了最多的对比像素。您应该再次选择阈值，但在这种情况下，它独立于图像的光照条件。

第二个想法与第一个类似，不同之处在于您需要将像素与所有面部像素的平均值进行比较。这里，相对于平均值过高的像素被视为牙齿像素。顺便说一下，类似于cvAdaptiveThreshold的东西可能会有所帮助。