OpenCV 预测（）与检测MultiScale（）

Question

我正在使用 OpenCV 进行一些面部、性别和年龄检测。我有一堆用于训练模型的图像，基本上我目前有以下内容：

Ptr<cv::face::FaceRecognizer> model = cv::face::LBPHFaceRecognizer::create(9, 9);
std::vector<int> labels;
std::vector<std::string> imageFileNames;

for (int currImageIndex = 0; currImageIndex < imageFileNames.size(); currImageIndex++)
{
    cv::Mat currMatrix;
    std::string currentFileName = imageFileNames[currImageIndex];
    std::string gender;
    int currID = -1;

    //Save the image and the corresponding ID to the list(s).
    currMatrix = imread(currentFileName , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    if (currMatrix.data != NULL)
    {
        images.push_back(currMatrix);
        labels.push_back(currID);
    }
}

model->train(images, labels);
model->write("C:\\temp.xml");

然后使用

temp.xml

启发式，我像这样预测基因：

gendermodel->predict(currMat, predictedLabel, conf);

但是，我使用 detectMultiScale() 和

"Cascade Classifier"

遇到了

这个实现

。有什么区别？与我目前的做法相比，使用

Cascade Classifier

是否有性能优势？

detectMultiScale()

比

predict()

效果更好吗？

Answer 1

CascadeClassifier::detectMultiScale

功能用于对象检测。它返回一个类型为

std::vector<cv::Rect>

的变量，其中包含检测到的对象的边界矩形。

FaceRecognizer::predict

函数用于对象分类。它返回输入图像的类标签以及预测对象的置信度。