使用HaarDetectObject（）函数检测眼睛时，我们得到如下结果（detectedObjects）：
[((110, 47, 44, 44), 11), ((27, 45, 54, 54), 31)]
[((114, 49, 40, 40), 10), ((28, 50, 47, 47), 17)]
[((31, 50, 47, 47), 18), ((106, 47, 44, 44), 3)]
[((106, 46, 44, 44), 38), ((29, 53, 45, 45), 35), ((18, 30, 74, 74), 4)]
[((98, 54, 36, 36), 7), ((108, 48, 45, 45), 31), ((26, 52, 49, 49), 49)]
[((109, 46, 45, 45), 28), ((29, 50, 49, 49), 38)]
[((109, 46, 44, 44), 29), ((27, 47, 53, 53), 27), ((123, 45, 48, 48), 3)]
[((108, 46, 44, 44), 35), ((28, 50, 49, 49), 33)]
[((109, 47, 45, 45), 34), ((28, 53, 47, 47), 35), ((126, 50, 44, 44), 3)]
[((109, 47, 44, 44), 29), ((29, 47, 51, 51), 39)]
[((106, 47, 42, 42), 49), ((27, 49, 49, 49), 30)]
[((31, 54, 42, 42), 13), ((110, 46, 44, 44), 4), ((125, 46, 44, 44), 4), ((27, 35, 66, 66), 6)]
等等
我所知道的是：
（110,47,44,44），11），这是 x，y，w，h，？
x，y是检测到的＆＃39;眼睛左上角的坐标。在＆＃39;眼睛＆＃39; 和w，h是确定检测到的眼睛区域的宽度和高度，因此cvRect格式
如你所见，最后一次检测有4只眼睛 - 因此我问，我怎么知道它们中哪两只是我完美检测到的眼睛？我的意思是，看到任何i的眼睛[i] [0] [0]，我们可以知道眼睛是正确还是左眼。但在这里，我们有两只左眼和两只右眼， 眼睛[0]和眼睛[3]是左眼，眼睛[1]和眼睛[2]是正确的。
这是我的问题，现在如果我只得到右眼和左眼的两个检测结果中的一个，我该怎么做？
早些时候我认为eye [i] [1]可以用作某种分数。我暂时无法访问互联网，所以我认为。但正如我刚刚发现的那样，它并不是一些质量得分。
所以在我们的例子中，眼睛[0] [1]是13，眼睛[1] [1]是4，眼睛[2] [1]是4，眼睛[3] [1]是6。 让我们称之为Q
在其余的检测中，我看到一个模式，我的其他检测的Q值很高，通常在40-60左右，所以我认为在这个范围内的Q可能表示最佳检测。但是和我之前说的那样，它不是。 / p>
那么我如何确定哪只眼睛＆＃39;在＆＃39;眼睛＆＃39;是最好的检测？
答案 0 :(得分：0)
我会说你可以使用以前的结果，并为每个图像的检测到的眼睛提供更多的分数（假设你正在使用视频）。
您还可以使用参数，例如眼间距离来找到最佳匹配对。 你最终还可以去一些更复杂的东西（比如耦合的头部/眼睛检测或背景减法）来获得自己的模式并搜索最佳匹配眼睛位置。
如果该方法为您提供4只眼睛，您必须先通过预处理图像来增强其结果，或者在算法中添加更多复杂性以过滤掉结果。