OpenCV级联分类：快速对比度拉伸常数

Question

在文章“用于快速物体检测的增强分类器的检测级联的实证分析”第2.3节中，作者讨论了快速对比度拉伸。我没有在OpenCV或Matlab中看到任何对此预处理的引用。通常，必须在级联分类器中插入方差归一化子窗口，但在本文中，表明图像通过乘以标准偏差的任意常数归一化。我不知道是否实际考虑了这个常数（文中c = 2）来训练级联特征阈值，如果没有，我怎么能用这个操作来避免在检测过程中采用另一种更复杂的对比度增强技术。任何提示都非常有用。感谢

问题编辑：在OpenCV级联分类“代码”中，确切地应用了比创建级联时使用的Lienhart的对比度拉伸常数（c = 2），并且在此处引用的文章中描述了http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/cascade_classification.html？我找不到它了。感谢

Answer 1

你需要仔细研究这篇论文。该文件的细节非常明确和具体。在2.3节中，对比度拉伸应用于窗口。事实上，本文中描述的所有计算都涉及某个窗口，该窗口必须针对对象的存在/不存在进行分析。它用于在将窗口送入分类器之前对窗口进行对比度拉伸。

PS：正如@Hoki所提到的，请避免在StackOverflow上询问非编程问题。