我目前正在使用 Haar 分类器来检测对象。 路上没看懂minNeighbors参数是什么，什么是 它代表？ 其实我不明白检测的邻居是什么 候选矩形。请问有人可以定义相邻的想法吗？
最佳答案
Haar 级联分类器采用滑动窗口方法。如果您查看级联文件，您会看到一个大小参数，它通常是一个非常小的值，例如 20 20。这是级联可以检测到的最小窗口。因此，通过应用滑动窗口方法，您可以在图片中滑动一个窗口，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。因此，每次迭代都会存储 haar 的级联分类器的真实输出。所以当这个窗口在图片中滑动调整大小并再次滑动时；它实际上检测到许多误报。您可以通过给 minNeighbors 0 来检查它检测到的内容。所以这里有一个例子:
所以有很多人脸检测因为调整滑动窗口的大小，也有很多误报。因此，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。这就像如果它在其他矩形附近就可以了，你可以进一步传递它。所以这个数字决定了需要多少邻域才能将其作为面部矩形传递。当它是 1 时在同一张图片中:
因此，通过增加这个数字，您可以消除误报，但要小心，通过增加它，您也可能会失去真正的肯定。当它是 3 时，一个完美的结果:
关于OpenCV detectMultiScale() minNeighbors 参数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22249579/