4. 你好，这个find_feature这个函数阈值为啥越高越容易检测出来
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    • 你好，这个find_feature这个函数阈值为啥越高越容易检测出来

    • 4

      import sensor
      import time
      import image

      重置传感器

      sensor.reset()

      传感器设置优化

      sensor.set_contrast(1) # 对比度设置
      sensor.set_gainceiling(16) # 增益上限
      sensor.set_framesize(sensor.HQVGA) # 320x240分辨率
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 灰度图像

      加载内置Haar级联

      face_cascade = image.HaarCascade("/rom/haarcascade_frontalface.cascade", stages=25)
      eyes_cascade = image.HaarCascade("/rom/haarcascade_eye.cascade", stages=24)
      print("使用内置级联器:", eyes_cascade)

      FPS时钟

      clock = time.clock()

      参数调试变量

      current_eye_threshold = 0.2 # 眼睛检测阈值
      current_eye_scale = 1.1 # 眼睛检测缩放因子
      current_face_threshold = 0.1 # 人脸检测阈值
      current_face_scale = 1.5 # 人脸检测缩放因子

      while True:
      clock.tick()
      img = sensor.snapshot()

      # 图像预处理 - 增强眼睛特征
# 1. 自适应直方图均衡化 - 增强对比度
img = img.histeq(adaptive=True, clip_limit=2.0)

# 2. 高斯模糊 - 减少噪声
img = img.gaussian(1)

# 人脸检测
faces = img.find_features(
    face_cascade, 
    threshold=current_face_threshold, 
    scale_factor=current_face_scale
)

detected_eyes = 0

for face in faces:
    img.draw_rectangle(face)
    
    # 优化眼睛检测区域 - 适应眼镜情况
    eye_roi = (
        face[0] + int(face[2]*0.1),  # 左右各留10%边界
        face[1] + int(face[3]*0.25),  # 从顶部25%开始（避开眼镜上框）
        int(face[2]*0.8),             # 宽度减少20%
        int(face[3]*0.35)             # 高度为面部的35%（聚焦眼睛区域）
    )
    
    # 绘制眼睛ROI区域（调试用）
    img.draw_rectangle(eye_roi, color=(0, 255, 0))
    
    # 眼睛检测参数优化
    eyes = img.find_features(
        eyes_cascade, 
        threshold=current_eye_threshold,
        scale_factor=current_eye_scale,
        roi=eye_roi,
        #step_size=1,                  # 更精细的搜索
       # min_size=(10, 10)             # 最小眼睛尺寸
    )
    
    # 绘制眼睛并添加标签
    for e in eyes:
        img.draw_rectangle(e, color=(255, 0, 0))
        img.draw_string(e[0], e[1]-10, "Eye", color=(255,0,0))
        detected_eyes += 1

# 显示调试信息
img.draw_string(0, 0, "FPS:%.1f" % clock.fps(), color=(255,0,0))
img.draw_string(0, 15, "EyeTh:%.2f EyeSc:%.2f" % (current_eye_threshold, current_eye_scale), color=(255,0,0))
img.draw_string(0, 30, "FaceTh:%.2f FaceSc:%.2f" % (current_face_threshold, current_face_scale), color=(255,0,0))
img.draw_string(0, 45, "Eyes:%d" % detected_eyes, color=(255,0,0))
      0

    • 详细可以查看官方的api定义：https://docs.singtown.com/micropython/zh/latest/openmvcam/library/omv.image.html#image.Image.find_features

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