✨ HOG detectMultiScale 参数分析 🔍

在计算机视觉领域，HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种强大的特征描述方法，而 `detectMultiScale` 是其核心函数之一。它用于检测图像中的目标物体，如人脸或行人。但要实现高效准确的检测，理解其参数至关重要。

首先，`scaleFactor` 是一个关键参数，决定了每次缩放的比例。例如，设置为 1.05 表示每次缩小 5%。值越小，检测越精细，但计算成本也会增加 📈。接着，`minNeighbors` 参数定义了每个候选矩形需要保留的邻近区域数量，通常建议设置为 3-6 之间，以平衡误检与漏检的风险 ⚖️。

此外，`minSize` 和 `maxSize` 分别限制了检测对象的最小和最大尺寸，这对特定场景下的性能优化非常重要 🎯。最后，`winStride` 参数影响搜索窗口的步长，合理调整可显著提升速度，同时保持检测效果 💡。

总之，熟练掌握这些参数，能让你在复杂任务中游刃有余，轻松应对各种挑战！🎯