opencv detectMultiScale函数应用说明（转载）

detectMultiScale（const Mat& image, vector& objects, double scaleFactor=1.1，int minNeighbors, int flag，cvSize）

1. image为输入的灰度图像

2. objects为得到被检测物体的矩形框向量组

3. scaleFactor为每一个图像尺度中的尺度参数，默认值为1.1。scale_factor参数可以决定两个不同大小的窗口扫描之间有多大的跳跃，这个参数设置的大，则意味着计算会变快，但如果窗口错过了某个大小的人脸，则可能丢失物体。

4. minNeighbors参数为每一个级联矩形应该保留的邻近个数（没能理解这个参数，-_-|||），默认为3。minNeighbors控制着误检测，默认值为3表明至少有3次重叠检测，我们才认为人脸确实存。

5. flags对于新的分类器没有用（但目前的haar分类器都是旧版的，CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,这个值告诉分类器跳过平滑（无边缘区域）。利用Canny边缘检测器来排除一些边缘很少或者很多的图像区域；CV_HAAR_SCALE_IMAGE，这个值告诉分类器不要缩放分类器。而是缩放图像（处理好内存和缓存的使用问题，这可以提高性能。）就是按比例正常检测；CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECTS，告诉分类器只返回最大的目标（这样返回的物体个数只可能是0或1）只检测最大的物，CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH，他只可与CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECTS一起使用，这个标志告诉分类器在任何窗口，只要第一个候选者被发现则结束寻找（当然需要足够的相邻的区域来说明真正找到了。）,只做初略检测.

6. cvSize()指示寻找人脸的最小区域。设置这个参数过大，会以丢失小物体为代价减少计算量。

下面是一个文档中看到的描述，函数内部貌似和上边说的有点出入！

#Detects objects of different sizes in the input image.
# The detected objects are returned as a list of rectangles.
#cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image, scaleFactor, minNeighbors, flags, minSize, maxSize)
#scaleFactor – Parameter specifying how much the image size is reduced at each image
#scale.
#minNeighbors – Parameter specifying how many neighbors each candidate rectangle should
#have to retain it.
#minSize – Minimum possible object size. Objects smaller than that are ignored.
#maxSize – Maximum possible object size. Objects larger than that are ignored.