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。

所以，如果有人知道 Viola Jones 检测器的工作原理，并且知道 OpenCV 如何使用它的结构，请确认或否认我的假设：

1，积分图像以浮点值计算，范围为 0->1（白色）
2，对于每个特征，您在其矩形内取面积，乘以权重并与所有矩形求和
3、如果总和>阈值，则将left_val进一步求和，否则使用right_val
4，stage中所有分类器的总和大于stage_threshold，可能是face，所以继续下一个stage，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 作为积分图像的数据类型都无关紧要，只要它允许您存储足够大的值以防止算术溢出即可。这些值不必标准化。归一化稍后在评估分类器期间完成（参见 3）。

2. 是

3. 如果 sum * inverse_area

4. 是

5. 是

我建议您查看高级 OpenCV 端口，例如用 Java 编写的 JViolaJones 或用于基于树桩的级联的 js-objectdetect，尤其是用于非树桩级联的 computeSat() 和 detectSingleScale() 和 Haar.js两者都是用 JavaScript 编写的，以便更好地理解算法。优化的 OpenCV C/C++ 代码有点难以阅读。