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. OpenCV在iPhone上的人脸识别应用局限与拓展

在使用OpenCV于iPhone上进行人脸识别时，会发现应用在识别倾斜人脸方面表现不佳。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不同大小的人脸。若要在三个轴上对人脸旋转进行重复搜索，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，但通常复杂度和内存成本较高。

不过，OpenCV的潜力远不止于此，以下是一些可以进一步探索的有趣项目，难度从简单到极具挑战性：
- 集体照趣味处理 ：修改现有的程序，为照片中的人物添加小胡子、帽子和领带，还可以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人脸的痘痘，然后运用形态学运算符、模糊和分割等方法添加视觉效果。
- 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）。为了即使在2G iPhone上也能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 ：例如Sudoku Magic应用，通过依次应用20个不同的图像处理步骤，以视觉方式捕捉、评分和解决数独谜题。跳棋求解器也是一个很好的起点，利用Hough变换找到棋盘边缘，应用透视变换进行