OpenCV detectMultiScale()参数的建议值

Question

推荐的参数是什么CascadeClassifier::detectMultiScale(),取决于我应该更改默认参数的因素？

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,您需要更加关注其中的四个:

• scaleFactor - 参数指定在每个图像比例下图像尺寸减少的程度.

  基本上,比例因子用于创建比例金字塔.可以在这里找到更多解释.总之,作为描述在这里,你的模型训练过程中定义一个固定的大小,也就是在可见光xml.这意味着如果存在,则在图像中检测到这种尺寸的面部.但是,通过重新缩放输入图像,您可以将较大的面调整为较小的面,使其可被算法检测到.

  1.05这是一个很好的可能值,这意味着你使用一小步调整大小,即减小5%的大小,你增加了与检测模型匹配大小的机会.这也意味着算法运行得更慢,因为它更彻底.您可以将其增加到1.4以便更快地检测,并且可能会完全丢失一些面孔.

• minNeighbors - 参数指定每个候选矩形应保留多少个邻居.

  此参数将影响检测到的面部的质量.值越高,检测越少,但质量越高.3~6对它来说是一个很好的价值.

• minSize - 尽可能小的对象大小.小于该值的对象将被忽略.

  此参数确定您要检测的小尺寸.你决定了!通常,[30, 30]是人脸检测的良好开端.

• maxSize - 最大可能的对象大小.大于此值的对象将被忽略.

  此参数确定要检测的大小.再一次,你决定了!通常,您不需要手动设置它,默认值假定您要检测没有面部大小的上限.