C++ 使用opencv C+确定面方向+；

我目前正在进行人脸检测，然后是眼睛、嘴巴、鼻子和其他面部特征。对于上述检测，我使用了haarcascade（正面人脸、眼睛、右耳、左耳和嘴巴）。现在，如果人脸是正面的和笔直的，那么一切都能正常工作。但是如果我的脸是在侧视图中或者是旋转的，我并没有得到好的结果。对于侧视图，我使用了lbscade_profile.xml（它只适用于面部右侧）。但对于旋转的脸，我无法检测到脸。有人能在上面的上下文中帮助我吗？我在这里添加代码以便更好地理解。 注：提前谢谢，请原谅我的幼稚问题（可能是因为我对编程非常陌生）

void检测和显示（垫架）
{
//创建向量数组以存储找到的面
向量面；
垫子框架为灰色；
bool mirror_image=false；
//将帧图像转换为灰度图像文件
CVT颜色（框架、框架灰、CV灰）；
//均衡灰度图像文件
均衡器历史（帧灰，帧灰）；
//找到正面并将其存储在矢量阵列中
面_级联1.检测多尺度（帧_灰度，
面孔，
1.1, 2,
0 | CV | HAAR |缩放|图像| CV | HAAR |查找|最大|对象，
尺寸（40,40），
大小（200200）；
//找到右侧面并将其存储在面向量中
如果（！（faces.size（）））
{
轮廓面层叠。检测多尺度（帧灰，
面孔，
1.2, 3,
0 | CV | HAAR |缩放|图像| CV | HAAR |查找|最大|对象，
尺寸（40,40），
大小（200200）；
}
//通过翻转帧并检查lbsprofile来查找左侧面是否存在
如果（！faces.size（））
{
cv：：翻转（帧灰，帧灰，1）；
轮廓面层叠。检测多尺度（帧灰，
面孔，
1.2, 3,
0 | CV | HAAR |缩放|图像| CV | HAAR |查找|最大|对象，
尺寸（40,40），
大小（200200）；
镜像=真；
}
//如果框架未翻转，则可以直接将其绘制到框架中
if（镜像图像和面.size（））
{
//翻转框架
cv：：翻转（帧灰，帧灰，1）；
}
if（faces.size（））
{
//为检测到的面绘制矩形
矩形（框，面[0]，标量（0,255,0,0），1,8,0）；
}
//检查框架中是否存在任何面
其他的
未找到图像++；
imshow（“人脸检测”，帧）；
}

将是你的朋友，那么！我最近经常使用它，结果证明它在头部姿势估计方面是一个成功的工具，特别是在检测“旋转”的脸方面。它的角度范围相当合理：倾斜（围绕平行于图像宽度的轴旋转）从-30度到+30度，平移（围绕平行于图像高度的轴旋转）从-45度到+45度。它也是一个健壮的解决方案

在我看来，这太宽泛了。你表现得毫不努力，似乎在问代码。目前，您似乎希望有人为您编写一段通用代码。也许你可以用一个简单具体的例子来描述你的问题。显然，弗兰德马克已经被克兰德马克取代了。看起来确实如此，但快速谷歌搜索给了我这似乎是一些资源，虽然我还没有详细检查。

void detectAndDisplay( Mat frame)
{


// create a vector array to store the face found
std::vector<Rect> faces;

Mat frame_gray;
bool mirror_image = false;    
// convert the frame image into gray image file 
cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY);
//equalize the gray image file
equalizeHist( frame_gray, frame_gray);

//find the frontal faces and store them in vector array 
face_cascade1.detectMultiScale(frame_gray,
                               faces,
                               1.1, 2,
                               0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT,
                               Size(40, 40),
                               Size(200, 200));

// find the right side face and store that in the face vector 
if(!(faces.size()))
{
    profileface_cascade.detectMultiScale( frame_gray,
                                          faces,
                                          1.2, 3,
                                          0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT,
                                          Size(40, 40),
                                          Size(200, 200));
}

// find whether left face exist or not by flipping the frame and checking through lbsprofile 
if(!faces.size())
{
    cv::flip(frame_gray, frame_gray, 1);
    profileface_cascade.detectMultiScale( frame_gray,
                                          faces,
                                          1.2, 3,
                                          0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT,
                                          Size(40, 40),
                                          Size(200, 200));
    mirror_image = true;
}

// if the frame is not flipped then the it could be directly drawn into frame
if(mirror_image and faces.size())
{
    // flip the frame
    cv::flip(frame_gray, frame_gray, 1);
}

if(faces.size())
{
    //draw rectangle for the faces detected 
    rectangle(frame, faces[0], cvScalar(0, 255, 0, 0), 1, 8, 0);

}

// check whether any face is present in frame or not 
else
    image_not_found++;

imshow("Face Detection", frame);
}