Question

在OpenCV的haarfeatures.cpp中，我看到了V＆J Haar功能的以下实现：

 void CvHaarEvaluator::generateFeatures()
{
    int mode = ((const CvHaarFeatureParams*)((CvFeatureParams*)featureParams))->mode;
    int offset = winSize.width + 1;
    for( int x = 0; x < winSize.width; x++ )
    {
        for( int y = 0; y < winSize.height; y++ )
        {
            for( int dx = 1; dx <= winSize.width; dx++ )
            {
                for( int dy = 1; dy <= winSize.height; dy++ )
                {
                    // haar_x2
                    if ( (x+dx*2 <= winSize.width) && (y+dy <= winSize.height) )
                    {
                        features.push_back( Feature( offset, false,
                            x,    y, dx*2, dy, -1,
                            x+dx, y, dx  , dy, +2 ) );
                    }
                    // haar_y2
                    if ( (x+dx <= winSize.width) && (y+dy*2 <= winSize.height) )
                    {
                        features.push_back( Feature( offset, false,
                            x,    y, dx, dy*2, -1,
                            x, y+dy, dx, dy,   +2 ) );
                    }
                    // haar_x3
                    if ( (x+dx*3 <= winSize.width) && (y+dy <= winSize.height) )
                    {
                        features.push_back( Feature( offset, false,
                            x,    y, dx*3, dy, -1,
                            x+dx, y, dx  , dy, +3 ) );
                    }
                    // haar_y3
                    if ( (x+dx <= winSize.width) && (y+dy*3 <= winSize.height) )
                    {
                        features.push_back( Feature( offset, false,
                            x, y,    dx, dy*3, -1,
                            x, y+dy, dx, dy,   +3 ) );
                    }
                    // x2_y2
                    if ( (x+dx*2 <= winSize.width) && (y+dy*2 <= winSize.height) )
                    {
                        features.push_back( Feature( offset, false,
                            x,    y,    dx*2, dy*2, -1,
                            x,    y,    dx,   dy,   +2,
                            x+dx, y+dy, dx,   dy,   +2 ) );
                    }

                }
            }
        }
    }
    numFeatures = (int)features.size();
}

每个特征由两个（haar_x2，haar_y2，haar_x3，haar_y3）或三个（x2_y2）矩形和相应权重表示，以便从积分图像计算特征。

inline float CvHaarEvaluator::Feature::calc( const cv::Mat &_sum, const cv::Mat &_tilted, size_t y) const
{
    const int* img = tilted ? _tilted.ptr<int>((int)y) : _sum.ptr<int>((int)y);
    float ret = rect[0].weight * (img[fastRect[0].p0] - img[fastRect[0].p1] - img[fastRect[0].p2] + img[fastRect[0].p3] ) +
        rect[1].weight * (img[fastRect[1].p0] - img[fastRect[1].p1] - img[fastRect[1].p2] + img[fastRect[1].p3] );
    if( rect[2].weight != 0.0f )
        ret += rect[2].weight * (img[fastRect[2].p0] - img[fastRect[2].p1] - img[fastRect[2].p2] + img[fastRect[2].p3] );
    return ret;
}

对于haar_x2，配置为：

所以第一个矩形(x, y, dx*2, dy)代表总和A + B（权重为-1）第二个矩形(x+dx, y, dx, dy)仅代表B（权重为+2）与权重求和得出-（A + B）+ 2 * B = B-A。 haar_y2也是如此

对于x2_y2，配置为：

第一个矩形(x, y, dx*2, dy*2)代表（A + B + C + D），第二个矩形(x, y, dx, dy)代表A 第三个矩形(x+dx, y+dy, dx, dy)代表D 所以权重为-（A + B + C + D）+ 2 * A + 2 * D = A + D-（B + C）尽我们所能。

但是对于haar_x3（和y3），配置为：

所以第一个矩形(x, y, dx*3, dy)代表（A + B + C）第二个矩形(x+dx, y, dx, dy)代表B。

现在，有了权重，我们得到-（A + B + C）+ 3 * B = 2 * B-（A + C）而V＆J论文指出

“三个矩形特征计算两个外部之和从中心矩形的总和中减去的矩形”

我将其读为B-（A + C），而不是2 * B-（A + C）！。

我在这里错过了什么吗？还是这是一个错误？有人可以确认吗？

OpenCV 4.0.0中的Viola和Jones Haar功能

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