c++ - opencv 3.0.0 c++ detectMultiScale检测疯狂的面孔

我刚开始使用OpenCV，我的设置是：
OpenCV 3.0
视觉工作室2013

我的问题是我试图检测图像中的人脸，但是功能调用detectMultiScale可以检测到很多人脸。

#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, const char** argv)
{
//create the cascade classifier object used for the face detection
CascadeClassifier face_cascade;
//use the haarcascade_frontalface_alt.xml library
if (!face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml"))
{
    printf("Unable to load classifier XML");
    return 0;
}

//setup video capture device and link it to the first capture device
//VideoCapture captureDevice;
//captureDevice.open(0);

//setup image files used in the capture process
Mat captureFrame;
Mat grayscaleFrame;

captureFrame = imread("Test.png", IMREAD_COLOR);

if (captureFrame.empty()) // Check for invalid input
{
    cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
    return 0;
}

//create a window to present the results
namedWindow("outputCapture", 1);

//create a loop to capture and find faces
while (true)
{
    //capture a new image frame
    //captureDevice >> captureFrame;

    //convert captured image to gray scale and equalize
    cvtColor(captureFrame, grayscaleFrame, CV_BGR2GRAY);
    equalizeHist(grayscaleFrame, grayscaleFrame);

    //create a vector array to store the face found
    std::vector<Rect> faces;

    //find faces and store them in the vector array
    face_cascade.detectMultiScale(grayscaleFrame, faces, 1.1, 3, 0 , Size(30, 30));

    ////draw a rectangle for all found faces in the vector array on the original image
    //for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
    //{
    //  Point pt1(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height);
    //  Point pt2(faces[i].x, faces[i].y);

    //  rectangle(captureFrame, pt1, pt2, cvScalar(0, 255, 0, 0), 1, 8, 0);
    //}

    //print the output
    imshow("outputCapture", captureFrame);

    //pause for 33ms
    waitKey(33);
}

return 0;
}

我想知道它的设置是否正确，或者CascadeClassifier是否只是不停止检测。当我查看数据时，其中一些数据在正确的位置，但是有268158156条目会崩溃。

任何的建议都受欢迎

最佳答案

您可能需要在调用face_cascade.detectMultiScale之后检查“面孔”的大小。我注意到有时，“面孔”的大小非常大，但实际上只有前几条有效。其余部分的宽度或高度通常为0，在这种情况下，您将需要遍历“面孔”的每个条目，并在最后一个有效条目之后停止。