dlib19.24 get_frontal_face_detector后怎么设置人脸检测大小

在dlib19.24版本中，`dlib::get_frontal_face_detector()`函数返回的是一个已经预训练好的人脸检测器，它是一个基于HOG特征的分类器。该分类器没有提供直接设置最小和最大人脸大小的方法，但可以通过调整输入图像的尺寸来实现相似的效果。

具体来说，你可以使用 `dlib::pyramid_down()` 函数将输入图像降采样一定比例，从而缩小图像中的所有物体，包括人脸。这样一来，人脸检测器就可以检测到更小的人脸。例如，以下代码将输入图像降采样一半后再进行人脸检测：

dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector();
dlib::pyramid_downsampler downsampler;
dlib::array2d<dlib::rgb_pixel> img;
// 从文件或流中读取图像数据
dlib::deserialize(image_file_stream) >> img;
// 将图像降采样一半
downsampler(img);
// 在降采样后的图像上进行人脸检测
std::vector<dlib::rectangle> faces = detector(img);
// 将检测结果映射回原始图像上
for (auto& face : faces) {
    face = upscaled(face, 2);
}

在上面的代码中，`dlib::pyramid_downsampler` 类被用于降采样输入图像。你可以根据需要调整降采样的比例，从而实现不同的人脸检测效果。注意，检测结果需要映射回原始图像上，这里的 `upscaled()` 函数可以用于将检测结果从降采样后的图像映射回原始图像上。