OpenCV 人脸检测返回太多人脸答案

【问题标题】：OpenCV face deteciton returns too many facesOpenCV 人脸检测返回太多人脸
【发布时间】：2016-05-05 23:25:06
【问题描述】：

我有一个小问题。我正在尝试通过 Kinect v1 进行人脸检测。我从 kinect 获取数据并将其转换为 OpenCV mat。然后我试图检测图像中的人脸，但函数返回 face.size() = cca 250000000。你知道问题出在哪里吗？

void getKinectData(GLubyte* dest) {
    NUI_IMAGE_FRAME imageFrame; //structure of frame ( number,res etc )
    NUI_LOCKED_RECT LockedRect; //pointer to actual data
    if (sensor->NuiImageStreamGetNextFrame(rgbStream, 0, &imageFrame) < 0) return;
    INuiFrameTexture* texture = imageFrame.pFrameTexture; // manages the frame data
    texture->LockRect(0, &LockedRect, NULL, 0);
    IplImage* image = cvCreateImageHeader(cvSize(COLOR_WIDTH, COLOR_HIGHT), IPL_DEPTH_8U, 4);
    if (LockedRect.Pitch != 0) // pitch - how many bytes are in each row of the frame
    {
        BYTE* curr = (BYTE*)LockedRect.pBits;
        cvSetData(image, curr, LockedRect.Pitch);
        const BYTE* dataEnd = curr + (widthX*heightX) * 4;
        while (curr < dataEnd) {
            *dest++ = *curr++;
        }
    }
    //cvShowImage("color image", image);
    m = cv::cvarrToMat(image).clone();
    DetectAndDisplay(m);

    texture->UnlockRect(0);
    sensor->NuiImageStreamReleaseFrame(rgbStream, &imageFrame);

}

void DetectAndDisplay(cv::Mat frame)
{
std::vector<cv::Rect> faces;

    cv::Mat frame_gray;

    cvtColor(frame, frame_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);
    //-- Detect faces
    face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, cv::Size(24, 24));

    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        cv::Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);
        ellipse(frame, center, cv::Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, cv::Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);

        cv::Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);
        std::vector<cv::Rect> eyes;
        /*
        //-- In each face, detect eyes
        eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

        for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)
        {
            Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);
            int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);
            circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);
        }*/
    }
    //-- Show what you got
    imshow(window_name, frame);
}

【问题讨论】：

我认为你使用的是VS并且你的配置有误
您打印了一张图片吗？只是为了检查它的外观，以防万一它与您的期望无关。我在你的代码中看到你注释掉了cvShowImage("color image", image)，你试过了吗？
是的，我试过了。图像还可以。我试图把它变成释放模式，它只找到一张脸？正常吗？为什么在 Debug 或 Release 中使用它会有所不同？我从来没有这个问题。 @sturkmen 也许你是对的。但是我该如何解决呢？
我不使用 VS 也许看this post 会给你一个线索（#if defined(NDEBUG)...）
实际问题是 C++ 没有标准 ABI，并且使用 debug 配置链接到 release 库会导致错误。

标签： c++ opencv face-detection

【解决方案1】：

我知道这个老了，但我也有类似的问题，所以我认为其他人可能会受益。

在调试构建期间与发布的 opencv_objdetect 库链接将导致 detectMultiScale() 返回包含数十万个错误矩形的巨大向量。以下是在 Visual Studio 2017 中修复它的方法（我使用的是 OpenCV 版本 3.2，因此请调整提到的库的名称以与您使用的版本相对应）：

项目 | （您的项目名称）属性...（或右键单击解决方案资源管理器中的项目并选择属性）
将 Configuration 更改为 Debug 并将 Platform 更改为 All Platforms（或者您可以为每个调试平台单独重复这些步骤）
转到链接器|输入 并确保 opencv_objdetect320d.lib 在 Addition Dependencies 列出并删除 opencv_objdetect320.lib 如果它就在那里。
对配置 == 发布重复上述步骤，但是这次确保 Linker |输入包括opencv_objdetect320.lib （名称中没有尾随 d）在 Addition Dependencies 列表中并删除 opencv_objdetect320d.lib（如果存在）。

【讨论】：