图片质量估计-如何判定一个人脸是否为阴阳脸（第二弹：C++版本）

图片质量估计-如何判定一个人脸是否为阴阳脸

前言：

接上次python版本的判定，c++版本的阴阳脸判定方法，同样的，如下的代码依赖opencv和dlib人脸检测部分；

void checkyinyang(string imgpath) {int fontFace = cv::FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX;FaceBox facebox;facebox = detect(imgpath);cv::Mat temp;//cv::Mat mask;temp = cv::imread(imgpath);int w = temp.rows;int h = temp.cols;//mask.create(w, h, CV_8UC1);cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(w, h, CV_8UC1);cv::Mat mask2 = cv::Mat::zeros(w, h, CV_8UC1);for (int i = 0; i < 68; i++) {//cv::putText(temp, std::to_string(i), cv::Point(facebox.landmark[2 * i], facebox.landmark[2 * i + 1]), fontFace, 0.5, cv::Scalar::all(255), 1, 1);//cv::circle(temp, cv::Point(facebox.landmark[2 * i], facebox.landmark[2 * i + 1]), 3, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);}cv::Point pt = cv::Point(facebox.landmark[2 * 0], facebox.landmark[2 * 0 + 1]);std::cout << "pt.x = " << pt.x << std::endl;//add all points of the contour to the vectorstd::vector<std::vector<cv::Point> > fillContAll;//fill the single contour std::vector<cv::Point> fillContSingle;cv::Point polypt[1][15];for (int i = 0; i < 9; i++) {  polypt[0][i]= cv::Point(facebox.landmark[2 * i], facebox.landmark[2 * i + 1]);}polypt[0][9]= cv::Point(facebox.landmark[2*28], facebox.landmark[2*28+1]);polypt[0][10] = cv::Point(facebox.landmark[2*27], facebox.landmark[2*27+1]);for (int i = 21; i > 17; i--) {polypt[0][11+21-i]= cv::Point(facebox.landmark[2 * i], facebox.landmark[2 * i+1]);}int npt[] = {15};int lineType = 8;const cv::Point* ppt[1] = { polypt[0] };cv::fillPoly(mask, ppt, npt, 1, cv::Scalar(255), lineType);cv::Mat leftmask= cv::Mat::zeros(w, h, CV_8UC3);cv::bitwise_and(temp, temp, leftmask,mask = mask);std::vector<cv::Point> leftPoints;for (int i = 0; i < 15; i++) {leftPoints.push_back(polypt[0][i]);}double left_Area = cv::contourArea(cv::Mat(leftPoints));std::vector<cv::Mat>  v;std::vector<cv::Mat> leftHsv_sum; cv::Mat leftHsvimage, hue;       cv::cvtColor(leftmask, leftHsvimage, cv::COLOR_BGR2HSV);cv::split(leftHsvimage, leftHsv_sum);cv::Point polyptRight[1][14];std::vector<cv::Point> rightPoints;for (int i = 8; i < 16; i++) {polyptRight[0][i-8] = cv::Point(facebox.landmark[2 * i], facebox.landmark[2 * i + 1]);}polyptRight[0][8] = cv::Point(facebox.landmark[2 * 26], facebox.landmark[2 * 26 + 1]);polyptRight[0][9] = cv::Point(facebox.landmark[2 * 24], facebox.landmark[2 * 24 + 1]);polyptRight[0][10] = cv::Point(facebox.landmark[2 * 22], facebox.landmark[2 * 22 + 1]);for (int i = 27; i < 30; i++) {polyptRight[0][11+ i-27] = cv::Point(facebox.landmark[2 * i], facebox.landmark[2 * i + 1]);}const cv::Point* ppt_right[1] = { polyptRight[0] };int npt2[] = { 14 };cv::fillPoly(mask2, ppt_right, npt2, 1, cv::Scalar(255), lineType);cv::Mat rightmask = cv::Mat::zeros(w, h, CV_8UC3);cv::bitwise_and(temp, temp, rightmask, mask = mask2);for (int i = 0; i < 14; i++) {rightPoints.push_back(polyptRight[0][i]);}double right_Area = cv::contourArea(cv::Mat(rightPoints));std::vector<cv::Mat> rightHsv_sum;cv::Mat rightHsvimage;cv::cvtColor(rightmask, rightHsvimage, cv::COLOR_BGR2HSV);cv::split(rightHsvimage, rightHsv_sum);cout << "right_Area " << right_Area << endl;cout << "rightmask " << sum(mask2) << endl;cout << "right_mask " << mask.size() << endl;cout << " mean(rightHsv_sum[2]= " << sum(rightHsv_sum[2]) << endl;imshow("rightHsv_sum", rightHsv_sum[2]);imshow("rightmask", rightmask);imshow("leftHsvimage", leftHsv_sum[2]);imshow("mask2", mask2);imshow("Dlib特征点", temp);cv::waitKey(0);
}

结果和之前python版本类似：
原始图片：
左脸区域：
右脸区域：

后续：实际上这种方式判定阴阳脸的方法还是有缺陷的，有些人脸还是没有那么容易区分的。上次有朋友说，使用灰度图取代原有的v通道进行判定，我实际测了下，并没有改进，所以我还是决定v通道进行判定。实际情况的阴阳脸的判定只是人脸质量检测的一部分，最终还是要为人脸识别任务服务的。单纯的过滤左右的人脸亮度不均只是一部分，带有光线不均，光斑的也是属于不正常光照，以后有好的方法再贴出来吧。

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