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顔を検出するためにHaar-Cascade Classifierを使用しています。

現在、次の機能でいくつかの問題に直面しています。

void ImageManager::detectAndDisplay(Mat frame, CascadeClassifier face_cascade){


    string window_name = "Capture - Face detection";
    string filename;

    std::vector<Rect> faces;
    std::vector<Rect> eyes;
    Mat frame_gray;
    Mat crop;
    Mat res;
    Mat gray;
    string text;
    stringstream sstm;


    cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);

    // Detect faces
    face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

    // Set Region of Interest
    cv::Rect roi_b;
    cv::Rect roi_c;

    size_t ic = 0; // ic is index of current element


    for (ic = 0; ic < faces.size(); ic++) // Iterate through all current elements (detected faces)  
    {

        roi_c.x = faces[ic].x;
        roi_c.y = faces[ic].y;
        roi_c.width = (faces[ic].width);
        roi_c.height = (faces[ic].height);



        crop = frame_gray(roi_c);

        faces_img.push_back(crop);

        rectangle(frame, Point(roi_c.x, roi_c.y), Point(roi_c.x + roi_c.width, roi_c.y + roi_c.height), Scalar(0,0,255), 2);


    }

    imshow("test", frame);
    waitKey(0);

    cout << faces_img.size();


}

フレームは、スキャンしようとしている写真です。

face_cascade は分類子です。

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内部では、CascadeClassifier がいくつかの検出を行い、それらをグループ化します。

minNeighbours (detectMultiScale 呼び出し内) は、有効な検出としてカウントする必要があるほぼ同じ場所での検出の量であるため、陽性を見逃し始めるまで、現在の 2 からおそらく 5 程度に増やします。

于 2014-12-23T16:27:19.827 に答える