1樓：匿名使用者
對輸入**進行行人檢測時由於**的大小不一樣，所以要用到多尺度檢測。這裡是用hog類的方法detectmultiscale。引數解釋如下：
hogdescriptor::detectmultiscale(const gpumat& img, vector& found_locations, doublehit_threshold=0, size win_stride=size(), size padding=size(), double scale0=1.05, int group_threshold=2)
該函式表示對輸入的**img進行多尺度行人檢測 img為輸入待檢測的**；
found_locations為檢測到目標區域列表；
引數3為程式內部計算為行人目標的閾值，也就是檢測到的特徵到svm分類超平面的距離;
引數4為滑動視窗每次移動的距離。它必須是塊移動的整數倍；
引數5為影象擴充的大小；
引數6 :scale0為比例係數，即被檢測影象每一次被壓縮的比例，這個可以從opencv的hog.cpp原始檔中看出：
for( levels = 0; levels < nlevels; levels++ )
之前一直理解的是檢測視窗會不斷的按照比例係數放大，其實檢測視窗是固定不變的，是待檢測影象按照比例係數縮小。
引數7為組閾值，即校正係數，當一個目標被多個視窗檢測出來時，該引數此時就起了調節作用，為0時表示不起調節作用。
最後對檢測出來的目標矩形框，要採用一些方法處理，比如說2個目標框巢狀著，則選擇最外面的那個框。 因為hog檢測出的矩形框比實際人體框要稍微大些,所以需要對這些矩形框大小尺寸做一些調整。
在進行交通燈檢測的程式編寫中，經過各種調整，還是使用detectmultiscale(src, found,0,size(8,8), size(32,32), 1.05, 2)最終通過了，其他的引數一直報錯。其中第五個引數為size(0,0)時，檢測出的矩形框數量為65個，size(32,32)時檢測出的矩形框為83個，調整為size(64,64)後檢測到的矩形框增加為109個，說明這個引數的尺寸越大，好像檢測量越大，檢測出的矩形框越多。
暫時是這麼認為的，以後想清楚了再來更新吧。
下面的一組實驗結果是對第4個引數的理解，第四個引數越大，檢測視窗移動的步長越大，檢測的目標個數越小。（檢測是在訓練樣本數量很少的情況下完成的，提高訓練樣本數量可以增加檢測的精度）
下圖是引數為detectmultiscale(src, found,0,size(4,4), size(0,0), 1.05, 2)的檢測結果，矩形框個數為38個
下圖是引數為detectmultiscale(src, found,0,size(16,16), size(0,0), 1.05, 2)的檢測結果，矩形框個數為88個
當第4個引數為size(64,64)時，檢測視窗僅為12個。detectmultiscale(src, found,0,size(32,32), size(0,0), 1.05, 2)
2樓：澀殿
返回的是檢測到區域的座標（x,y）檔案裡只寫了影象的位置，我覺得可能是指小區域內左上角的值（如果你知道了請指教我一下，感謝），這個我找了很久沒有得到準確的答案，還有兩個引數分別是指檢測出的小區域的寬和高。
opencv中有幾個函式是什麼意思？
3樓：
1、cvloadimage：將影象檔案載入至記憶體；
2、cvnamedwindow：在螢幕上建立一個視窗；
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