0

在我的程序中，我正在检测人脸，我的代码运行良好，但我担心这段代码，因为眼睛检测“cascade.detectMultiScale()”有很多参数，而对于人脸检测，我使用这几个参数，以及它是如何检测人脸的，我们是否没有在“cascade.detectMultiScale()”中初始化检测对象的大小

 cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 2);

for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
{
    Rect r = faces[i];
    rectangle(src, Point(r.x, r.y), Point(r.x + r.width, r.y + r.height), CV_RGB(0,0,255));
}
4

1 回答 1

0

您可能应该阅读一些有关集成 Open CV 功能的手册（Open CV 级联分类器）。最后两个参数是“minSize”和“maxSize”，可以设置检测对象的最小和最大尺寸。对于我的项目，我在一些 1080p HDTV 频道上检测叙述者的脸，所以我的配置是这样的：

face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(500, 500) );

...这意味着我的比例因子=1.1，只检测到 1 个可能的人脸。 CV_HAAR_SCALE_IMAGE意味着算法负责缩放图像，而不是检测器（通常较慢）。你也可以使用类似的东西0|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT如果要提取所有候选对象中最大的对象。就我而言，我还强制检测器搜索不小于 500x500 像素的物体，这也加快了我的实时处理速度并防止检测器进行错误检测。您还应该记住，集成检测器源自一些预定义的参数（尤其是在训练阶段）。如果您真的有兴趣为您的应用程序制作更好的检测器（以及更好的检测精度和/或性能），您应该考虑定制分类器。但请注意：虽然修改后的参数（训练迭代次数、训练模式、对象属性、对象对齐等）可以使事情变得更好，但要很好地理解它们中的每一个（以及它们之间以及对最终结果的影响），

于 2013-01-22T11:07:41.570 回答