这是我的第一次 OpenCV Haar 分类器训练，我需要在图像中检测人并模糊他们的面部/头部/上半身（头部+肩膀），并且我正在拍摄静态图像，其中相机永远不会移动。
我开始从静态相机拍摄的样本图像中提取正面图像。我开始提取所有不同方向（后、前、侧）的头部、肩膀+头部，因为图像包含不同位置的人——想象一下餐厅或酒吧。
问题是我的正面图像不包含非常明显的对象，而是包含不同对象的集合（头部、肩部 + 头部、侧面头部、侧面肩部 + 头部、背面头部、背面肩部 + 头部）。我用 6 个阶段训练了分类器，只有 50 张正面图像和大约 600 张负面图像（取自在线存储库）。我尝试对图像进行分类器，它只检测到图像中的随机非对象片段。
我想知道，鉴于我的问题的背景，如果有人能指出我做这种检测和训练的正确方向 - 可能是分离分类器只检测头部，或只检测肩膀和头部等......或我可以在一个分类器中混合不同的位置吗
我已经尝试了 OpenCV 附带的所有不同的预生成分类器，它们在我的图像上的成功率非常低，因为图像实际上是从比人更高的位置拍摄的，并且它创建了一个角度。