如何在OpenCV Haar classifi中显示最大矩形

Question

我已经使用haar cascade对象检测训练了汽车侧视图上的正反图像，现在当我使用cascade xml文件预测图像中的汽车时，我得到了多个矩形。在

现在
1） 为什么我的对象周围有多个矩形。
2） 如何只显示图像中检测到的最大矩形

输出图像

这是我在每个图像上得到的输出类型

编码

car_cascade = cv2.CascadeClassifier('data/cascade.xml')
img = cv2.imread('test/46.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in cars:
    img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)    

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

小猪的答案将帮助您设置最小/最大大小的阈值，但如果您想在图像中找到最大的边界框，可以执行以下操作：

areas = [w*h for x,y,w,h in cars]
i_biggest = np.argmax(areas)
biggest = cars[i_biggest]

在这里，我们要做的是：

1. 使用列表理解计算所有边界框区域
2. 找到值最大的areas的索引，存储在i_biggest
3. 使用此索引从cars中提取最大（最大面积）矩形