c++ - OpenCV detectMultiScale() 参数的推荐值

Question

CascadeClassifier::detectMultiScale() 的推荐参数是什么？以及我应该根据哪些因素更改默认参数？

void CascadeClassifier::detectMultiScale(
    const Mat& image, 
    vector<Rect>& objects, 
    double scaleFactor=1.1,
    int minNeighbors=3, 
    int flags=0, 
    Size minSize=Size(),
    Size maxSize=Size() )

Answer 1

在这些参数中，需要多注意其中的四个:

• scaleFactor – 指定每个图像比例缩小多少图像尺寸的参数。

  基本上，比例因子用于创建比例金字塔。更多解释可见here .简而言之，如 here 所述，您的模型在训练期间定义了固定大小，在 xml 中可见。这意味着在图像中检测到这种大小的人脸(如果存在)。但是，通过重新缩放输入图像，您可以将较大的人脸调整为较小的人脸，使其可以被算法检测到。

  1.05 是一个很好的可能值，这意味着您使用一小步来调整大小，即将大小减小 5%，您增加了匹配的机会尺寸与检测模型找到。这也意味着该算法工作得更慢，因为它更彻底。您可以将其提高到 1.4 以加快检测速度，但可能会完全丢失一些人脸。

• minNeighbors – 指定每个候选矩形应保留多少个邻居的参数。

  此参数会影响检测到的人脸质量。更高的值导致更少的检测，但质量更高。 3~6 物超所值。

• minSize – 最小可能的对象大小。小于该值的对象将被忽略。

  这个参数决定了你想要检测的小尺寸。你来决定!通常，[30, 30] 是人脸检测的良好开端。

• maxSize – 最大可能的对象大小。大于此的对象将被忽略。

  此参数确定您要检测的大小。再一次，你决定! 通常不需要手动设置，默认值假设你要检测的人脸大小没有上限。