python - HAAR人脸检测无法正常工作

Question

我目前正在使用OpenCV进行人脸检测。我通过将正负图像与级联训练器GUI配合使用来完成训练。但是，当我运行代码以测试人脸检测时，只有第一个图像有效(仅当.detectMultiScale设置为grey，1.01,7时)，而其他图像则不起作用。

import cv2
import numpy as np

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('classifier/cascade.xml')

img = cv2.imread('p/pic2.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.01,7)
for (x,y,w,h) in faces:
    img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我所有的正面图像都是灰度的，其大小为(600,600)。我的负片尺寸较大，但不是灰度级。有80张正像和160张负像。我确定这是否会影响结果。

Answer 1

首先，您的正片和负片都应位于
灰度。

其次，您没有谈论如何标记您的正面
图像以获得正 vector 。

第三，您的图片数量(正数和负数)不足，并且
很难获得良好的结果。(建议最少为900 neg和1800 pos)

最后，我假设您正在使用opencv_traincascade，所以您在xml的哪个阶段完成了培训。

我的建议是通过跟随tutorial来跟随这个the documentation。我之前使用了本教程并训练了许多对象，因此可以很好地遵循