14、计算机视觉与OpenGL字体实用指南

计算机视觉与OpenGL字体实用指南

1. 计算机视觉与OpenCV在iPhone上的人脸识别

在使用OpenCV进行人脸识别的应用中，你可能会发现该应用在识别倾斜面部时效果不佳。这是因为Haar对象检测本质上是一种模板匹配算法，它已经在图像的数千个位置尝试匹配许多不同大小的面部。若要对三个轴上的面部旋转进行重复搜索，由于组合爆炸问题，会使算法速度变得极慢。虽然有更新更好的算法，但它们通常具有更高的复杂度和内存成本。

除了简单的人脸识别应用，还可以探索以下有趣的项目：
- 集体照趣味处理 ：修改现有的程序，为照片中的人物添加胡须、帽子和领带，随机变形他们的头部或用名人的脸替换。
- 移动照片编辑工具 ：使用OpenCV的图像修复算法修复受损图像或去除脸上的痘痘，然后使用形态学运算符、模糊和分割应用视觉效果。
- 实时现实版乒乓球游戏 ：与朋友拿着尺子或扫帚柄玩乒乓球游戏，或者在任何环境中反弹虚拟球。可以使用Canny边缘检测和Hough变换来找到图像中的主要线条（即球拍）。为了在2G iPhone上以每秒几帧的速度运行，可使用iPhone虚拟取景器的帧抓取功能。由于是寻找大的图像特征，内部处理使用非常低分辨率的图像（如320×200）就足够了。
- 使用相机玩棋盘游戏 ：以国际跳棋求解器为例，它具有简单规则的视觉结构，适合作为起点。使用Hough变换找到棋盘边缘，应用透视变换进行校正，然后在固定的方块中心进行分割和颜色匹配，以提取棋子排列。
- 情绪检测器 ：使用