我使用opencv的HaarDetectObjects（...）来检测图像中的对象 . 该函数返回图像中可能包含对象的区域的坐标，问题是我只想检测图像中对象的单个实例，而我无法知道函数返回的结果是哪个“最好” . 有没有办法可以按实际包含对象的概率对结果进行排序？或者可能定义结果必须通过的某种阈值？基本上，我需要一种过滤误报的方法 .
我不限于使用opencv或HaarDetectObjects，如果有人对另一个库或其他对象检测方法有建议，欢迎使用 .
谢谢 .
您是否可以利用任何领域特定的知识？
如果预期对象具有一定的大小或者最有可能处于某个位置，则可以定义一个非常简单的索引来测量每个检测距离该大小/位置的距离，这样就可以得到检测实际上是对象 .
预计会有某种颜色吗？您可以获取样本对象的颜色直方图 . 然后，您可以使用距离函数将HaarDetectObjects返回的每个检测与此样本直方图进行比较（对于距离函数，名称"Bhattacharyya distance"和"Mahalanobis distance"在我的脑海中浮现，但我无法对此提出任何专业知识.OpenCv确实有但是，support for histograms，包括CompareHist函数） .
关于物体的轮廓，纹理，几何......你能说些什么吗？任何可以减少到数字并与“地面 Value ”相比的东西都可以提供帮助 .
当然，所有这些都受到处理限制 . 就计算时间而言，其中一些建议可能会或可能不会有点昂贵 . 这可能会也可能不会影响您的应用程序，具体取决于您是否有硬件或实时限制 .
1 回答
您是否可以利用任何领域特定的知识？
如果预期对象具有一定的大小或者最有可能处于某个位置，则可以定义一个非常简单的索引来测量每个检测距离该大小/位置的距离，这样就可以得到检测实际上是对象 .
预计会有某种颜色吗？您可以获取样本对象的颜色直方图 . 然后，您可以使用距离函数将HaarDetectObjects返回的每个检测与此样本直方图进行比较（对于距离函数，名称"Bhattacharyya distance"和"Mahalanobis distance"在我的脑海中浮现，但我无法对此提出任何专业知识.OpenCv确实有但是，support for histograms，包括CompareHist函数） .
关于物体的轮廓，纹理，几何......你能说些什么吗？任何可以减少到数字并与“地面 Value ”相比的东西都可以提供帮助 .
当然，所有这些都受到处理限制 . 就计算时间而言，其中一些建议可能会或可能不会有点昂贵 . 这可能会也可能不会影响您的应用程序，具体取决于您是否有硬件或实时限制 .