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在 OpenCV 的 haar 级联文件中，什么是“左”和“右”值，这如何指代“阈值”值？谢谢！

仅供参考，以下是文件结构：

<haarcascade_frontalface_alt type_id="opencv-haar-classifier">
  <size>20 20</size>
  <stages>
    <_>
      <!-- stage 0 -->
      <trees>
        <_>
          <!-- tree 0 -->
          <_>
            <!-- root node -->
            <feature>
              <rects>
                <_>3 7 14 4 -1.</_>
                <_>3 9 14 2 2.</_></rects>
              <tilted>0</tilted></feature>
            <threshold>4.0141958743333817e-003</threshold>
            <left_val>0.0337941907346249</left_val>
            <right_val>0.8378106951713562</right_val></_></_>
        <_>
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4 回答 4

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保罗，真的吗？

我认为，left_val/right_val 用作：

sum_stage += (sum_feature < feature_threshold*stddev)?(left_val):(right_val)
于 2011-11-13T17:24:42.427 回答
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“左”和“右”指的是特定形状的梯度值。这些特定的形状并不具体是左矩形和右矩形。相反，它只是指特定配置的部分（如果有超过 2 个部分，有时会超过一个部分）。David Haar 论文中有一个图表可以帮助解释这一点。

这是一个 ascii 表示（= 已填充，- 未填充）：

====    ==--   =--=
====    ==--   =--=
----    ==--   =--=
----    ==--   =--=

总的来说，命名是不好的约定。相反，它应该被命名为“渐变顶部”，“渐变底部”（2），“渐变左”，“渐变右”（2），“渐变左”，“渐变中心”，“渐变底部”（3），分别。应命名旋转、边缘和其他形状以唯一标识这些部分。

于 2009-06-23T17:14:28.193 回答
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在 OpenCV 的源代码中，您会发现cvhaar.cpp它可以让您深入了解 Haar 级联的工作原理。不幸的是，这基本上没有评论，文档也没有太大帮助。这是我对其工作原理的理解。

在该函数icvEvalHidHaarClassifier()中，计算单个 特征的总和CvHidHaarTreeNode。

如果这个和小于阈值，则跟随“左”节点，并重复该过程。否则，跟随“正确”节点，再次重复。这反映在以下声明中：

idx = sum < t ? node->left : node->right;

当“左”或“右”节点为负值时，循环中断。在这种情况下，不再计算该特征的总和，而是将该特征的阈值作为分类器的结果返回。

我将“左”和“右”放在引号中，因为正如您所说，它们与特征位置无关。相反，它们反映了级联“下降”的方式：低于阈值，级联向左下降，高于阈值，它向右下降。

现在让我们回到这些节点的表示。在 XML 中，您将看到节点的表示不是作为索引，而是作为值：

<left_val>0.0337941907346249</left_val>
<right_val>0.8378106951713562</right_val>

这些数字实际上是使用cvGetFileNodeByName(). 我不知道这在 OpenCV 中是如何工作的，但现在我希望你至少对级联是如何工作的有一个更好的了解。

于 2010-03-29T15:32:02.437 回答
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据我了解，原始文章是Paul Viola 和 Michael Jones的使用 Boosted Cascade of Simple Features 的快速对象检测。它基于类似 Haar 的特征，因此得名。我建议从IEEE 网站获取它。（如果您没有帐户，请在Google Scholar上查看其他版本。）

分类器也在使用 Haar 分类器的面部特征检测(Wilson, Fernandez) 中进行了描述。您可以在ACM 网站或CSA 网站上找到它。

于 2009-09-28T16:19:18.040 回答