Open CV中的人脸检测代码

在我的程序中，我正在检测一个人的脸部，我的代码运行良好，但我担心这个代码，至于眼睛检测“cascade.detectMultiScale（）”有很多参数，而人脸检测，我使用这几个参数，以及它是如何检测到面部，我们是否已经没有初始化的检测物体的大小“cascade.detectMultiScale（）”Open CV中的人脸检测代码

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)); 
}

来源

2013-01-22 Pir Fahim Shah

是的，有什么问题？ –

@DídacPérez我想知道上面的代码是如何工作的，它返回的图像中的脸，请如果你不介意详细说明代码，它的执行流程，以及它实际上在内部执行的操作 –

你或许应该阅读有关一些手工集成Open CV功能（Open CV cascade classifier）。最后2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，我检测叙述者的一些1080P HDTV频道的脸，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));

...这意味着我有比例系数= 1.1，只有1检测到可能的脸。 “CV_HAAR_SCALE_IMAGE”表示该算法负责缩小图像，而不是检测器（通常较慢）。如果你想提取所有候选人中最大的对象，你也可以使用类似“0 | CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT”的东西。在我的情况下，我还强制检测器搜索不小于500x500像素的对象，这也加快了我的实时处理并防止检测器进行错误检测。您还应该记住，集成检测器是从某些预定义参数（特别是在训练阶段）派生而来的。如果您真的有兴趣为您的应用使用更好的检测器（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）可以让事情变得更好，但是要理解每一个（以及它们之间和最终结果之间的影响），以及为了做出一些合理的改进而需要进行微调。

来源

2013-01-22 11:07:41 TomiL

Open CV中的人脸检测代码

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