对OpenCV中Haar特征CvHaarClassifierCascade等结构理解

对OpenCV中Haar特征CvHaarClassifierCascade等结构理解

首先说一下这个级联分类器，OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文（Robust Real-Time Face Detection）编写的，查看那篇论文，知道构建分类器的步骤如下：

1、根据haar-like特征训练多个弱分类器

2、使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器

3、最终的分类器是由多个强分类器级联而成

下面这幅图是弱分类器组合成强分类器的示意图（图片来源于网络）：

下面这张是多个强分类器级联的示意图（图片来源于网络）：

1 typedefstructCvHaarClassifierCascade

7 /* these two parameters are set by cvSetImagesForHaarClassifierCascade */

8 CvSizereal_window_size; /* 待检测物体的大小 */

9 double scale; /* Haar块缩放的尺寸 */

10

11 CvHaarStageClassifier* stage_classifier; /* 定义强分类器数组 */

12 CvHidHaarClassifierCascade* hid_cascade;

13 }CvHaarClassifierCascade;

第一个flags，还不是很清楚，在debug模式下，flags=1112539136（好吧，这个值很诡异），我也不是很清楚

第二个count，表示整个分级分类器中强分类器的数量，即最后参与级联的强分类器的个数

第三个orig_window_size，表示的是在训练时用的正样本的尺寸，OpenCV中的尺寸是20x20

第四个和第五个，注释中说了，这两个参数需要自己设置，具体每个参数看注释

第六个stage_classifier，是强分类器指针，指向一个强分类器数组，之前的count是多少，那么此处的强分类器就有多少

最后一个hid_cascade，还不是很清楚

下面来看上面第六个参数的强分类器结构体

1 typedefstructCvHaarStageClassifier

2 {

3 int count; /* number of classifiers in the battery 构成强分类器的弱分类器的数量*/

4 float threshold; /* threshold for the boosted classifier 叠加分类器的阈值*/

5 CvHaarClassifier* classifier; /* array of classifiers 定义分类器数组*/

6 /* these fields are used for organizing trees of stage classifiers,

7 rather than just stright cascades */

8 int next;

9 int child;

10 int parent;

11 }CvHaarStageClassifier;

第一个count，表示该强分类器中，弱分类器的数量，即该强分类器由多少个弱分类器组成

第二个threshold，叠加分类器的阈值（好吧。。这个我也不知道）

第三个classifier，是一个指针，指向的是一个弱分类器数组，之前的count是多少，此处的弱分类器就有多少

后面3个都不清楚。。。（望知道的网友给予帮助）

下面是弱分类器的结构

1 typedefstructCvHaarClassifier

2 {

3 int count; /* number of nodes in the decision tree */

4 /* these are "parallel" arrays. Every index i corresponds to a node of the decision tree (root has 0-th index).

5 left[i] - index of the left child (or negated index if the left child is a leaf)

6 right[i] - index of the right child (or negated index if the right child is a leaf)

7 threshold[i] - branch threshold. if feature responce is <= threshold, left branch is chosen, otherwise right branch is chosed.

8 alpha[i] - output value correponding to the leaf. */

9

10 CvHaarFeature* haar_feature;

11 float* threshold;

12 int* left;

13 int* right;

14 float* alpha;

15 }CvHaarClassifier;

第一个count，在opencv里，发现始终都是1，自己想了想，因为这个结构体记录的是一个弱分类器，自然弱分类器的个数就是1了。

第二个haar_feature，也是一个指针，指向一个（因为count是1）特征结构体CvHaarFeature，这个结构体中记录的内容是弱分类器的类型（包括该haar-like特征的位置，大小，以及种类，这个结构体会在下面给出，再细说）

第三个threshold，就是那个判别函数：h(x,f,p,theta) = (p*f(x) < p*theta ? 1 : 0),中的阈值theta

第四个left，第五个right不是很清楚（求知道的同学详解啊~~~~）第六个alpha，就是这个弱分类器的权重（每一个强分类器都是由多个弱分类器按照各自的权重进行表决，而得到的）

特征的结构体如下

1 #define CV_HAAR_FEATURE_MAX 3

2 // 一个Haar特征由2~3个具有相应权重的矩形组成

3 typedefstructCvHaarFeature

4 {

5 int tilted; // 0 means up-right feature, 1 means 45-rotated feature

6 struct