Распознавание лиц с цветными изображениями?

Question

Во многих примерах в сети распознавания лиц с помощью OpenCV я вижу, как изображения преобразуются в оттенки серого как часть «предварительной обработки» для функции распознавания лиц. Что произойдет, если для распознавания лиц будет использовано цветное изображение? Почему все примеры сначала превращают изображения в оттенки серого?

Answer 1

Большинство алгоритмов распознавания лиц полагаются на общее распределение интенсивности на изображении, а не на информацию об интенсивности цвета каждого канала.

Изображения в градациях серого предоставляют именно эту информацию об общем распределении интенсивностей в изображении (области высокой интенсивности, которые отображаются как белые / области низкой интенсивности, как черные).Вычисление изображения в градациях серого является простым и требует небольшого времени на вычисления. Вы можете рассчитать эту интенсивность путем усреднения значений всех 3 каналов.

В изображении RGB эта информация разделена на все 3 канала.Возьмем, например, ярко-желтый с:

RGB (255,217,0)

Хотя это, очевидно, цвет высокой интенсивности, мы получаем эту информацию путем объединения всех каналовЭто именно то, что делает изображение в градациях серого.Конечно, вместо этого вы могли бы использовать каждый канал для расчета своих характеристик и объединить результаты, чтобы использовать всю информацию об интенсивности для этого изображения, но это, в сущности, приведет к тому же результату, что и при использовании версии в оттенках серого, при этом время вычислений будет в 3 раза больше.

Answer 2

Многие алгоритмы обработки изображений и CV используют изображения в градациях серого для ввода, а не для цветных изображений.Одна важная причина состоит в том, что, переводя в оттенки серого, он отделяет плоскость яркости от плоскостей цветности.Яркость также важнее для различения визуальных особенностей изображения.Например, если вы хотите найти края, основанные на яркости и цветности, это требует дополнительной работы.Цвет также не помогает нам идентифицировать важные особенности или характеристики изображения, хотя могут быть и исключения.

Изображения в градациях серого имеют только один цветной канал, а не три в цветном изображении (RGB, HSV).Сложная сложность изображений в градациях серого ниже, чем у цветных изображений, поскольку вы можете получить функции, касающиеся яркости, контраста, краев, формы, контуров, текстур и перспективы без цвета.

Обработка в оттенках серого также выполняется намного быстрее.Если предположить, что обработка трехканального цветного изображения занимает в три раза больше времени, чем обработка изображения в градациях серого, тогда мы можем сэкономить время обработки, исключая ненужные нам цветовые каналы.По существу, цвет увеличивает сложность модели и в целом замедляет обработку.