opencv - opencv级联分类器的stage.xml和cascade.xml中的值是什么意思

Question

我试图从教程中检测到一些东西。训练完成后，将创建阶段文件和级联文件。我对算法有所了解，但我不知道这些文件中信息的含义。

<internalNodes>
        0 -1 13569 2.8149113059043884e-003</internalNodes>
      <leafValues>
        9.8837211728096008e-002 -8.5897433757781982e-001</leafValues></_>  

和

<rects>
        <_>
          0 0 3 1 -1.</_>
        <_>
          1 0 1 1 3.</_></rects>
      <tilted>0</tilted></_>

这些值的含义是什么？

Answer 1

让我们从第一个块开始：

<internalNodes>
        0 -1 13569 2.8149113059043884e-003</internalNodes>
<leafValues>
        9.8837211728096008e-002 -8.5897433757781982e-001</leafValues></_> 

它描述了一种弱分类器。在这种情况下，它是基于树桩的，即它的最大深度等于 1 的树。0它-1是根节点左右子节点的索引。如果索引小于或等于零，则表明它是叶节点。请注意，要计算叶指数，您需要将其取反。下一个数字（13569）是部分特征的索引<features>。下一个数字（2.8149113059043884e-003）是节点阈值。在leafValues部分介绍了级联树中叶子的权重。

例如，在这个弱分类器中，我们需要计算 13569 个特征的值。接下来，将此值与阈值 (2.8149113059043884e-003) 进行比较，如果它小于阈值，则需要添加第一个叶值 (9.8837211728096008e-002)，否则需要添加第二个叶值 (-8.5897433757781982e-001) .

下一节描述了 Haar 功能之一：

<rects>
        <_>
          0 0 3 1 -1.</_>
        <_>
          1 0 1 1 3.</_></rects>
<tilted>0</tilted></_>

它显然描述了矩形的参数（x，y，宽度，高度）和矩形的权重。它也可能是倾斜的，这由<tilted>0</tilted>标志表示。

我希望它会有所帮助。