opencv - 使用OpenCV haarcascade xml的Viola-Jones检测算法

Question

我正在尝试实现 Viola Jones 检测器。因为我没有足够的图像或时间来训练分类器，所以我决定使用这些 OpenCV。

到目前为止，我已经能够将整个 haarcascade_frontface_alt.xml 加载到内存中的结构中，为快速面积求和创建积分图像并为检测器创建基本算法。但它根本没有按预期工作。

因此，如果有人知道 Viola Jones 检测器的工作原理，并且知道 OpenCV 如何使用其结构，请确认或否定我的假设:

1，积分图像以浮点值计算，范围从 0->1 表示白色
2，对于每个特征，你在它的矩形内取面积，乘以权重并与所有矩形相加
3、如果sum>threshold，则进一步求和left_val，否则使用right_val
4、stage中所有分类器的总和是否大于stage_threshold，可能是人脸，继续下一阶段，如果不是，break
5、对所有阶段、检测窗口和尺度重复......

到目前为止，我得到了各种检测到的区域，除了那些包含人脸的区域......

如果我对 openCV 级联使用的假设是错误的，请帮忙。谢谢。

Answer 1

1. 无论您使用 float 还是 int 作为整数图像的数据类型都没有关系，只要它允许您存储足够大的值以防止算术溢出。这些值不必标准化。归一化稍后在分类器评估期间完成(参见 3)。

2. 是

3. 如果 sum * inverse_area < threshold * standard_deviation，left_val 被进一步求和，...(见下文)。

4. 是

5. 是

我建议您查看高级 OpenCV 端口，例如 JViolaJones用 Java 或 js-objectdetect 编写对于基于树桩的级联，尤其是 computeSat() 和 detectSingleScale() 和 Haar.js对于非基于树桩的级联都是用 JavaScript 编写的，以便更好地理解算法。优化的 OpenCV C/C++ 代码有些难以阅读。