detectMultiScale中的参数scaleFactor如何影响人脸检测？答案

【问题标题】：How does the parameter scaleFactor in detectMultiScale affect face detection?detectMultiScale中的参数scaleFactor如何影响人脸检测？
【发布时间】：2013-12-18 01:28:31
【问题描述】：

我正在尝试与 http://docs.opencv.org/2.4.4-beta/doc/tutorials/introduction/desktop_java/java_dev_intro.html 的示例稍有不同

    CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("/haarcascade_frontalface_default.xml");
    Mat image = Highgui.imread(originalFile.getAbsolutePath());
    MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
    double w = ((double)originalCrop.getWidth());
    double h = ((double)originalCrop.getHeight());
    faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections, 3, 1, 
                   Objdetect.CASCADE_DO_CANNY_PRUNING , new Size(w/16, h/16), new Size(w/2, h/2));

来自 API：scaleFactor – 指定在每个图像比例下图像尺寸缩小多少的参数。

更改 scaleFactor 会更改检测到的内容。例如，对于以下图像： http://graphics8.nytimes.com/images/2013/04/02/world/MOSCOW/MOSCOW-articleLarge-v2.jpg

scaleFactor of 3 --> 没有检测到戈尔巴乔夫的脸
scaleFactor of 2 --> 戈尔巴乔夫的脸被检测到两次（一个较大的矩形包含一个较小的矩形）
scaleFactor of 1.01 ---> 戈尔巴乔夫的脸被检测到一次

这究竟是如何工作的？

【问题讨论】：

标签： opencv

【解决方案1】：

已在opencv forum回复：

基本上，比例因子用于创建比例金字塔。更多的解释可以找到here。简而言之。你的模型有一个固定的训练期间定义的大小。这意味着这个大小的脸是如果发生，在图像中检测到。但是，通过重新调整输入图像，您可以将较大的脸部调整为较小的脸部，使其算法可检测。使用一小步调整大小，对于示例 1.05 这意味着您将尺寸减少 5%，您增加找到与检测模型匹配大小的机会。

【讨论】：