我正在使用 Android 开发一个项目，在该项目中，我使用 OpenCV 从图库中的所有图像中检测人脸。从图像中获取人脸的过程在服务中执行。服务持续工作，直到处理完所有图像。它将检测到的人脸存储在内部存储中，如果 Activity 打开，也会显示在 GridView 中。
我的代码是:
CascadeClassifier mJavaDetector=null;
public void getFaces()
{
for (int i=0 ; i<size ; i++)
{
File file=new File(urls.get(i));
imagepath=urls.get(i);
defaultBitmap=BitmapFactory.decodeFile(file, bitmapFatoryOptions);
mJavaDetector = new CascadeClassifier(FaceDetector.class.getResource("lbpcascade_frontalface").getPath());
Mat image = new Mat (defaultBitmap.getWidth(), defaultBitmap.getHeight(), CvType.CV_8UC1);
Utils.bitmapToMat(defaultBitmap,image);
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
try
{
mJavaDetector.detectMultiScale(image,faceDetections,1.1, 10, 0, new Size(20,20), new Size(image.width(), image.height()));
}
catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
if(faceDetections.toArray().length>0)
{
}
}
}
一切都很好，但检测面孔非常慢。性能很慢。当我调试代码时，我发现需要时间的行是:
mJavaDetector.detectMultiScale(image,faceDetections,1.1, 10, 0, new Size(20,20), new Size(image.width(), image.height()));
我已经检查了这个问题的多个帖子，但我没有得到任何解决方案。 请告诉我应该怎么做才能解决这个问题。
如有任何帮助，我们将不胜感激。谢谢。
最佳答案
注意detectMultiScale()的参数:
scaleFactor– 指定图像大小在每个图像比例下缩小多少的参数。此参数用于创建比例金字塔。这是必要的，因为模型在训练期间具有固定大小。如果没有金字塔，唯一要检测的尺寸就是这个修复尺寸(也可以从 XML 中读取)。然而，通过使用多尺度表示，即使用相同的检测窗口检测大脸和小脸，人脸检测可以是尺度不变的。
scaleFactor取决于您训练的检测器的大小，但实际上，您需要将其设置得尽可能高，同时仍能获得“好”结果，因此这应该根据经验确定。
< br/> 您的 1.1 值对于此目的可能是一个很好的值。这意味着，使用相对较小的步长来调整大小(将大小减小 10%)，您会增加找到与检测模型匹配的大小的机会。如果您训练的检测器大小为 10x10，那么您可以检测大小为 11x11、12x12 等的人脸。但事实上，1.1 的系数大约需要金字塔中层数的两倍(以及 2 倍的计算时间)，比 1.2 的系数大。minNeighbors– 指定每个候选矩形应该保留多少个邻居的参数。 级联分类器采用滑动窗口方法。通过应用这种方法，您可以在图像上滑动一个窗口，然后调整它的大小并再次搜索，直到您无法进一步调整它的大小。在每次迭代中(级联分类器的)真实输出都被存储，但不幸的是它实际上检测到许多误报。并且为了消除误报并从检测中获得正确的面部矩形，应用了邻域方法。 3-6 是一个很好的值(value)。如果该值太高，那么您也可能会失去真阳性。minSize– 关于minNeighbors的滑动窗口方法，这是级联可以检测到的最小窗口。小于该值的对象将被忽略。通常cv::Size(20, 20)足以进行人脸检测。maxSize– 最大可能的对象大小。大于该值的对象将被忽略。
最后可以根据不同的特征(比如Haar、LBP、HoG)尝试不同的分类器。通常，LBP 分类器比 Haar 的分类器快几倍，但也不太准确。
同时强烈建议查看以下问题:
关于android - 如何提高android中的OpenCV人脸检测性能？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28622792/