在OpenCV的detectMultiScale方法中，scaleFactor参数

假设你有一个图像，并且你想在这个图像上进行面部检测。面部可能以不同的大小存在于图像中，因此我们需要以不同的尺度来查找面部。这就是scaleFactor发挥作用的地方。

图像尺度金字塔

为了在多个尺度上检测面部，算法首先创建一个所谓的“图像尺度金字塔”。这个金字塔是一系列的图像，每个后续的图像都是前一个图像的缩小版。缩小的比例就是由scaleFactor决定的。比如，如果scaleFactor是1.2，那么每个后续的图像都是将前一个图像的宽度和高度缩小20%得到的。

示例解释

• 初始图像尺寸：假设你的原始图像尺寸是1200x600像素。
• 第一次缩放：如果scaleFactor设为1.2，那么第一次缩放后的图像大小将是原来的1/1.2，也就是1000x500像素（大约）。
• 第二次缩放：然后，基于第一次缩放的结果，再次缩放图像，尺寸变为833x417像素（1000/1.2和500/1.2，大约）。

这个过程会持续进行，直到图像缩小到无法满足检测窗口的尺寸为止。每次缩放都会生成新的图像尺度，算法会在每个尺度上尝试找到面部。这就允许了算法能够检测到不同大小的面部：大的面部可能会在较大的尺度上被检测到，而小的面部则可能在更小的尺度上被发现。

通过这种方式，scaleFactor控制着图像尺度金字塔的“粒度”或层次的数量。较小的scaleFactor会生成更多的层次，从而提高检测小面部的能力，但同时也会增加计算复杂性和时间。