内容简介：我有一个应用程序使用Haar级联来检测从摄像机捕获的图像中的眼睛.使用的方法是：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())这对于scaleFactor,minNeighbors和
我有一个应用程序使用Haar级联来检测从摄像机捕获的图像中的眼睛.使用的方法是：
void CascadeClassifier :: detectMultiScale(const Mat& image,vector
这对于scaleFactor,minNeighbors和flags的默认值非常好,但是有些人的眼睛无法被检测到.所以我想提高眼睛检测的准确性.似乎“级联分类器训练”和创建自定义级联分类器是一个很好的解决方案,但在这之前
是否可以通过调整方法中的一些参数来提高检测精度？请详细解释scaleFactor,minNeighbors和flags的含义,因为 cascadeclassifier-detectmultiscale 文档中的含义对我来说并不十分清楚.谢谢.
scaleFactor参数用于确定函数将查找的眼睛的大小.通常该值为1.1以获得最佳检测.将此参数设置为1.2或1.3将更快地检测眼睛,但不会经常发现它们,这意味着精度会下降.
minNeighbors用于告诉探测器在检测到眼睛时应该有多确定.通常此值设置为3,但如果您想要更高的可靠性,可以将其设置得更高.值越高意味着精度越低,但可靠性越高
标志用于设置特定首选项,例如查找最大对象或跳过区域.默认此值= 0.设置此值可以使检测更快
翻译自：https://stackoverflow.com/questions/15403850/opencv-how-to-improve-accuracy-of-eyes-detection-using-haar-classifier-cascade
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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