haar 级联 xml 文件中的“左”和“右”值是什么意思？答案

【问题标题】：What do the "left" and "right" values mean in the haar cascade xml files?haar 级联 xml 文件中的“左”和“右”值是什么意思？
【发布时间】：2010-11-01 23:59:52
【问题描述】：

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，文件结构如下：

<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></_></_>
        <_>

【问题讨论】：

left_node1/left_node 和 right_node1/right_node 是什么意思？我在很多从互联网上下载的分类器中看到了它，但我不明白它们是什么意思。

标签： opencv

【解决方案1】：

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)

【讨论】：

自我回答以来，他们已经重构了一些东西，但实际上是相同的；当特征总和低于阈值时，它向左倾斜，否则向右。

【解决方案2】：

在 OpenCV 的源代码中，您会找到 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。

在函数icvEvalHidHaarClassifier() 中，计算单个CvHidHaarTreeNode 的特征的总和。

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，高于阈值，向右。

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() 查找的节点名称。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。

【讨论】：

【解决方案3】：

据我了解，原始文章是 Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features，作者是 Paul Viola 和 Michael Jones。它基于类似 Haar 的特征，因此得名。我建议从IEEE website 获取它。（如果您没有帐号，请查看Google Scholar 上的其他版本。）

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 website 或CSA website 上找到它。

【讨论】：

【解决方案4】：

“左”和“右”指的是特定形状的渐变值。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，它应该命名为“渐变顶部”，“渐变底部”（2），“渐变左侧”，“渐变右侧”（2），“渐变左侧”，“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。

【讨论】：