为什么要合并？ 因为我们目标检测的目的是： 但是实际上只通过分类器检测出来是这样的结果： 所以需要进行检测框的合并。 在DetectMultiScale函数中，调用groupRectangle函数来进行检测框的合并，合并之前，首先需要解决怎样分组的问题，即解决使用什么样的原则把不同的检测框归为一组，该函数中的解决方案是计算了不同检测框之间的相似度。 相似度计算方法 该函数中使用S

这几天一直为一个问题挠头，搞得好几天没心情，今天想明白了一点赶紧记下来，省的以后忘了。 这几天一直折磨我的问题就是Hog.detectMultiScale()函数。 我看到网上的有些HoG的文章从一幅完整图像中检测出目标对象时，一个很NB的框框，框的还那么准，比如OpenCV自带的sample:http://blog.csdn.net/sangni007/article/details/745

关于detectMultiScale返回值为元组的解决办法 1 网上纠错 1 网上纠错 完整代码： import osimport cv2def face_dateset():cam = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)cam.set(3, 640) # set video widthcam.set(4, 480) # set vide