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- Haar-like矩形特征是用于物体检测的数字图像特征这类矩形特征模板由两个或多个全等的黑白矩形相邻组合而成，而矩形特征值是白色矩形的灰度值的和减去黑色矩形的灰度值的和矩形特征对一些简单的图形结构，如线段、边缘比较敏感如果把这样嘚矩形放在一个非人脸区域，那么计算出的特征值应该和人脸特征值不一样所以这些矩形就是为了把人脸特征量化，以区分人脸和非人臉
- grey：要识别的图像数据（即使不转换成灰度也能识别，但是灰度图可以降低计算强度因为检测的依据是哈尔特征，转换后每个点的RGB数據变成了一维的灰度这样计算强度就减少很多）
- scaleFactor：图像缩放比例，可以理解为同一个物体与相机距离不同其大小亦不同，必须将其缩放到一定大小才方便识别该参数指定每次缩放的比例
- minNeighbors：对特征检测点周边多少有效点同时检测，这样可避免因选取的特征检测点太小而導致遗漏
- minSize：特征检测点的最小值
