Question

我正在尝试使用cv2.HOGDescriptor()并使用默认人员分类器从相机的Feed中检测人物。

识别器有点有效，但老实说我在理解要分配给winStride，padding，scale和{{1}的值时遇到问题分别。

目前，相机Feed的帧大小 1280 X 720 ，我将其大小调整为<em> 400 X 400 然后使用参数<执行groupThreshold / p>

detectMultiScale

基于此answer，我了解这些参数的作用和代表。

我的问题是，有没有办法用这些值映射图像大小？一个数学方程？估算方法？我不一定要求一个具体的甚至是一个提供所有值的方法，但是比试验和错误或魔术数字更好。

大多数参考和教程几乎都使用魔术数字，而没有给出他们如何获得它们的建议。

PS：如果您仍然不确定我的问题，请提供视觉帮助

Answer 1

这里没有银弹。不幸的是，由于最佳解决方案将随输入数据变化而不同，因此非常容易上手。

这是一个额外的指导：

如果步幅＆gt;窗口大小您的探测器甚至可能无法在此人身上运行。我总是想到与窗口大小相关的步幅，例如64/8。
如果规模〜1不会发生。像1.2,1.3这样的值通常更好。此参数实际上是缩小图像，然后再次运行检测器。希望是，如果人们在第一次运行中对于探测器而言太大，那么在缩小之后它们可能是合适的尺寸。例如。如果您的探测器尺寸是默认的64x128，但图像中的某些人高150px，探测器可能没有意识到它是一个人，因为它只能一次查看腿部或躯干。如果我们缩小150 / 1.2 = 125，那么现在可以实际检测到该人。（愚蠢的数字。如果他们是150px就可以检测到这个人是非常合理的。但是你明白了。）

最好的方法是尝试一下。选择一些您认为代表您的用例的图像/视频，创建端到端设置，并使用几个不同的参数设置。如果未检测到人员，请考虑与探测器尺寸相关的尺寸。他们比那更重要吗？小吗？如果它们较小则可能会增加比例因子，或增加级别数。如果它们更大，则更多地缩小输入图像。

.. 1280 X 720，我将其调整为400 X 400 ......

旁注：如果你只是在没有裁剪的情况下进行大小调整，那么你会得到不好的结果。可以调整大小到相同的宽高比，例如711x400，或者在调整大小之前将初始图像裁剪为正方形。