OpenCV: OpenCV人脸检测框可信度排序

参考文章：http://blog.csdn.net/hua_007/article/details/45368607

使用OpenCV进行人脸识别时，使用

   casecade.detectMultiScale

函数，可输出每个检测框的置信度

代码段：


const int numReserve = 4;
std::vector<  int > rejLevel;
std::vector<double>   levelW;
cascade.detectMultiScale( smallImg, eyes, rejLevel, levelW, 1.1, 3, 0, cv::Size(), cv::Size(), true);
cout << "eyes size=:" << eyes.size() << endl;// 重新排序
std::vector<std::pair<float, int> > eyeConfi;
for (int i = 0; i < (int)(eyes.size()); i++){eyeConfi.push_back(std::make_pair(levelW[i], i));
}
std::qsort(&eyeConfi[0], eyeConfi.size(), sizeof(eyeConfi[0]), cmpMapWishchin);//重新获取，只取前四个
for (int i = 0; i < (int)(eyes.size()) && i<numReserve ; i++)
{cv::Rect eyeSin = eyes[eyeConfi[i].second];eyesFinal.push_back(eyeSin) ;
}

函数原型：

    CV_WRAP virtual void detectMultiScale( const Mat& image,CV_OUT vector<Rect>& objects,vector<int>& rejectLevels,vector<double>& levelWeights,double scaleFactor=1.1,int minNeighbors=3, int flags=0,Size minSize=Size(),Size maxSize=Size(),bool outputRejectLevels=false );

cmp函数：

         int cmpMapWishchin(const void *p1, const void *p2){int v = 1;std::pair<float, int >  *pp1, *pp2;pp1 = (std::pair<float, int > *) p1;pp2 = (std::pair<float, int > *) p2;//最大值排序if (pp1->first - pp2->first < 0){v = 1;}else{v = -1;}return (v);}

函数的原理是这样的（个人理解，有错误请指教）：

首先一个level一个level地测试样本，然后每一个level给一个对应的得分，也就是levelWeight，如果这个weight低于或者高于对应level的threshold，则被抛弃。

坚持到最后一个level并且在最后一个level仍然满足threshold的框就是正确的脸（正样本）。

所以，人脸的分应该是这样：level越大，分数越高，在相同的level，levelWeight越大分数越高。

但是实际上真正的人脸都是能坚持到level20（最后一个level）的，所以只比对最后一个level的所有大于1的框的levelWeight进行比对就可以知道脸的得分啦~

试验结果：

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