c++ - 如何在 Haar Cascade 分类期间查看阳性结果

Question

大家，我已经在 Opencv 中训练了我自己的分类器，当我运行它时会得到一种不好的结果。我的目标是使用 Haar 特征作为指导，所以我不想在执行整个级联分类器之后而是在每个步骤中，在每个特征之后查看积极因素。那么，是否可以告诉检测器在该特征处停止，或者我是否必须手动截断包含特征阈值的 xml 文件？谢谢

Answer 1

有可能的。只需检查如何CascadeClassifier::detectMultiScale工作。在此功能中您可以检查this->data.stages.size()，它将显示级联有多少个阶段。

特别是detectMultiScalecall detectSingleScale，然后它调用CascadeClassifierInvoker's operator()，我们看到那里 int result = classifier->runAt(evaluator, Point(x, y), gypWeight);行。

因此，如果result大于零，这意味着分类成功并经过了所有阶段。否则（如果我没记错的话）结果将等于-[number of stage]分类器失败。所以你可以看到确切的阶段分类器没有通过。

此外，如果您使用旧式级联，请注意detectMultiScale调用cvHaarDetectObjectsForROC, not detectSingleScale，但本质上它会做同样的事情。

祝你好运。

是的，这意味着你要修改源。