24x24窗口中的haar like features数量

Question

参考以下链接

Viola & Jones Face Detection

上述链接包含有关与不同模板对应的haar功能数量的计算（以下摘录自链接）。

我没有得到那些（43200,27600,43200,27600,20736）精确计算的结果。有人能以一种简单的方式向我解释这个吗？

Answer 1

要理解，请看一下算法＃1。对于第一个模式(a)，以下两行（文章中的5和6）给出了解释

for all(i,j) such 1<=i<=24 and 1<=j<=24:
  for all(h,w) such that i+h-1<=24 and j+2w-1<=24:

这意味着您将采用左上角的所有组合（i为顶部，j为左侧），然后是宽度（w）和高度的所有组合（h）将适合24x24。

该算法还将使用宽度和高度的所有组合（1x4,1x6,1x8，...，1x24,2x2,2x4,2x6,2x8，...，2x24,3x2,3x4,3x6，... ，最高24x24）。只要宽度是2的倍数（由第6行中的2w指定）。

最小的图案（2像素宽，1像素高）适合24 * 23 = 552个位置（23个水平位置和24个垂直位置）。

例如，在某些时候，您将拥有7x10图案（高度为7像素，宽度为10像素）。它适合18 x 15 = 270个位置（18个垂直位置和15个水平位置）。

最大的矩形（24x24像素）将由12个白色列和12个黑色列组成。它只适合一个位置（整个图像）。

如果对所有可能尺寸的所有位置求和，则获得数字。

要获得第一个数字（对于模式a），以下程序（我没有优化它！但它应该很容易理解）打印43200：

# Pattern A
total = 0
for i in range(1,25):     # 1 <= i <= 24
  for j in range(1,25):     # 1 <= j <= 24
    for w in range(1,13):     # 2*w=2,4,6,...24
      for h in range(1,25):     # h=1,2,...,24
        if (i+h-1<=24) and (j+2*w-1<=24):
          total += 1
print total

其他模式的解释相似。