C# 使用haarcascade检测上半身和下半身的右比例因子、minNeighbor和大小

我正在创建一个程序，它将获得在用户全身图片上绘制的矩形的宽度和长度。我似乎找不到合适的缩放因子、明尼堡和大小。我应该如何或怎样做才能获得正确的信息

这是我的密码：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.Util;

namespace fitting
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        HaarCascade UpperBody = new HaarCascade("haarcascade_mcs_upperbody.xml");
        HaarCascade LowerBody = new HaarCascade("haarcascade_lowerbody.xml");

        Capture camera;
        bool captureProcess = false;
        Image<Bgr, Byte> img;

        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        void viewImage(object sender, EventArgs e)
        {
            img = camera.QueryFrame();
            if (img == null)
                return;
            CamImageBox.Image = img;
        }

        private void btnCapture_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (captureProcess == true)
            {
                string data;

                Application.Idle -= viewImage;
                captureProcess = false;
                SaveFileDialog dlg = new SaveFileDialog();
                //dlg="Image|*.jpg;*png";
                if (dlg.ShowDialog() == DialogResult.OK)
                {
                    img.ToBitmap().Save(dlg.FileName + ".jpg", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);
                    data = dlg.FileName + ".jpg";
                }
                measureImage();
            }
        }

        void measureImage()
        {
            OpenFileDialog dlg2 = new OpenFileDialog();
            dlg2.Filter = "Image|*.jpg;*png";
            if (dlg2.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                Image<Bgr, Byte> frame = new Image<Bgr, byte>(dlg2.FileName);
                Image<Gray, Byte> Gray_Frame = frame.Convert<Gray, Byte>();

                MCvAvgComp[][] LowerBodyDetect = Gray_Frame.DetectHaarCascade(
                    LowerBody,
                    1.985603925968,
                    0,
                    Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
                    new Size());

                MCvAvgComp[][] UpperBodyDetect = Gray_Frame.DetectHaarCascade(
                    UpperBody,
                    1.3,
                    5,
                    Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
                    new Size());


                //foreach (MCvAvgComp Upp_Body in UpperBodyDetect[0])
                //{

                //    frame.Draw(Upp_Body.rect, new Bgr(Color.Red), 2);
                //    double width = (Upp_Body.rect.Width * 0.264583333);
                //    textBox1.Text = (Convert.ToString(width));
                //}
                try
                {
                    frame.Draw(UpperBodyDetect[0][0].rect, new Bgr(Color.Red), 2);
                    double width = (UpperBodyDetect[0][0].rect.Width);
                    textBox1.Text = (Convert.ToString(width));
                }
                catch (Exception e)
                {
                    MessageBox.Show(e.Message);
                }
                    //foreach (MCvAvgComp Low_Body in LowerBodyDetect[0])
                    //{
                    //    frame.Draw(Low_Body.rect, new Bgr(Color.Green), 2);
                    //}

                try
                {
                    frame.Draw(LowerBodyDetect[0][0].rect, new Bgr(Color.Green), 2);
                }
                catch (Exception e)
                {
                    MessageBox.Show(e.Message);
                }
                CamImageBox.Image = frame;
            }
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            bool useCam = false;

            if (!useCam)
                measureImage();
            else {
                try
                {
                    camera = new Capture();
                }
                catch (Exception exc)
                {
                    MessageBox.Show(exc.Message);
                    return;
                }
                Application.Idle += viewImage;
                captureProcess = true;
            }
        }
    }
}

使用系统；
使用System.Collections.Generic；
使用系统组件模型；
使用系统数据；
使用系统图；
使用System.Linq；
使用系统文本；
使用System.Windows.Forms；
使用Emgu.CV；
使用Emgu.CV.Structure；
使用Emgu.Util；
名称空间拟合
{
公共部分类Form1:Form
{
HaarCascade UpperBody=新的HaarCascade（“HaarCascade_mcs_UpperBody.xml”）；
HaarCascade LowerBody=新的HaarCascade（“HaarCascade_LowerBody.xml”）；
摄像机；
bool captureProcess=false；
图像img；
公共表格1（）
{
初始化组件（）；
}
void viewImage（对象发送方，事件参数e）
{
img=camera.QueryFrame（）；
如果（img==null）
返回；
CamImageBox.Image=img；
}
私有void btnCapture_单击（对象发送者，事件参数e）
{
如果（captureProcess==true）
{
字符串数据；
Application.Idle-=viewImage；
captureProcess=false；
SaveFileDialog dlg=新建SaveFileDialog（）；
//dlg=“Image |*.jpg；*png”；
if（dlg.ShowDialog（）==DialogResult.OK）
{
img.ToBitmap（）.Save（dlg.FileName+“.jpg”，System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png）；
数据=dlg.FileName+“.jpg”；
}
measuremage（）；
}
}
void measuremage（）
{
OpenFileDialog dlg2=新建OpenFileDialog（）；
dlg2.Filter=“Image |*.jpg；*png”；
if（dlg2.ShowDialog（）==DialogResult.OK）
{
图像帧=新图像（dlg2.FileName）；
Image Gray_Frame=Frame.Convert（）；
MCvAvgComp[]]LowerBodyDetect=灰色\u帧。DetectHarcascade(
下体，
1.985603925968,
0,
Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_prunting，
新尺寸（））；
MCvAvgComp[][]上部车身检测=灰色(帧）。检测ARCASCADE(
上身，
1.3,
5.
Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_prunting，
新尺寸（））；
//foreach（上部车身中的MCvAvgComp Upp_车身检测[0]）
//{
//画框（Upp_Body.rect，新Bgr（颜色.红色），2）；
//双宽度=（Upp_Body.rect.width*0.26458333）；
//textBox1.Text=（Convert.ToString（宽度））；
//}
尝试
{
frame.Draw（UpperBodyDetect[0][0].rect，新Bgr（Color.Red），2）；
double width=（UpperBodyDetect[0][0]。矩形宽度）；
textBox1.Text=（Convert.ToString（宽度））；
}
捕获（例外e）
{
MessageBox.Show（e.Message）；
}
//foreach（MCvAvgComp Low_Body位于LowerBodyDetect[0]）
//{
//画框（Low_Body.rect，新Bgr（颜色.绿色），2）；
//}
尝试
{
frame.Draw（LowerBodyDetect[0][0].rect，新Bgr（Color.Green），2）；
}
捕获（例外e）
{
MessageBox.Show（e.Message）；
}
CamImageBox.Image=帧；
}
}
私有void Form1\u加载（对象发送方、事件参数e）
{
bool-useCam=false；
如果（！useCam）
measuremage（）；
否则{
尝试
{
照相机=新捕获（）；
}
捕获（异常exc）
{
MessageBox.Show（exc.Message）；
返回；
}
Application.Idle+=viewImage；
captureProcess=true；
}
}
}
}

没有正确的参数。你应该为你的问题选择它们。为此，您应该知道这些参数代表什么。让我帮你一点忙

scaleFactor:此参数需要交换。如果你选择更大，你的探测器工作得更快，但探测率会更低。如果选择更大的比例，它不会在每个比例中都找到上半身或下半身。因此，只需更大的scaleFactor->更快的检测速度，更低的检测率。scaleFactor越小->检测速度越慢，检测率越高

minNeighbor:基本定义是，检测器首先检测候选身体区域，然后通过对这些候选区域应用一些过滤来选择身体区域。这里，过滤是每个候选区域的最小邻域计数，因此，如果选择参数3，有10个候选区域，但其中没有一个是邻域（也就是说重叠），则不会得到任何检测到的实体。如果将此参数选择为“高”，则将查找较少的实体，选择为“低”，则将查找更多实体。但并非所有检测到的区域都是正确的。如果你选择低，探测器可能会在给定的图像中找到大多数尸体，但它也会给出很多错误的检测。如果您选择它，高错误检测率将非常小，但可能会错过一些正确的检测

您最好阅读有关这方面的原始文档

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希望对您有所帮助。

没有正确的参数。你应该为你的问题选择它们。