调用CascadeObjectDetector时如何修改人脸框的线条粗细

在调用CascadeObjectDetector时，可以使用detect方法返回的bbox作为人脸框的坐标，然后使用OpenCV中的rectangle函数绘制人脸框。在绘制时，可以指定线条的粗细（即线条的宽度），例如：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from cv2 import CascadeClassifier

# 加载人脸检测器
face_cascade = CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 绘制人脸框
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

# 显示图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

在上述代码中，cv2.rectangle函数的第四个参数是线条的宽度，可以根据需要进行调整。

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要修改人脸框的线条粗细，需要在调用CascadeObjectDetector函数时指定相应的参数。具体步骤如下：

1. 打开Matlab编程环境，创建一个新的Matlab文件。

2. 输入以下代码来加载CascadeObjectDetector对象：

detector = vision.CascadeObjectDetector();

3. 在调用detect函数时，使用以下代码来设置线条粗细：

bbox = step(detector, image);
bbox_new = insertShape(image, 'Rectangle', bbox, 'LineWidth', 3);

其中，'LineWidth'参数用于设置线条粗细，可以根据需要进行调整。在这个例子中，线条粗细被设置为3。

4. 最后，将修改后的人脸框显示在图像上，使用以下代码：

imshow(bbox_new);

将整个代码块保存为.m文件，运行即可。

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