Question

在OpenCV的haar级联文件中，“左”和“右”值是什么，这是如何引用“阈值”值的？谢谢！

仅供参考，这是文件的结构：

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

Answer 1

“左”和“右”是指特定形状的梯度值。这些特定形状不是特别是左矩形和右矩形。相反，它只是指特定配置的部分（如果有超过2个，有时会超过一个部分）。 David Haar的论文中有一张图解释了这一点。

这是一个ascii表示（=填充， - 未填充）：

====    ==--   =--=
====    ==--   =--=
----    ==--   =--=
----    ==--   =--=

总的来说，命名是不好的惯例。相反，它应该命名为“渐变顶部”，“渐变底部”（2），“渐变左”，“渐变右”（2），“渐变左”，“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。

Answer 2

在OpenCV的源代码中，您会发现cvhaar.cpp可以深入了解Haar级联的工作原理。不幸的是，这基本上没有评论，文档也没有多大帮助。以下是我对其工作原理的理解。

在函数icvEvalHidHaarClassifier()中，计算单个CvHidHaarTreeNode的要素的总和。

如果此总和小于阈值，则遵循“左”节点，并重复该过程。否则，遵循“右”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，循环被破坏。在这种情况下，不再为此要素计算总和，但会返回该要素的阈值作为分类器的结果。

我把“左”和“右”放在引号中，因为正如你所说，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，级联落在左侧，高于阈值，它落在右侧。

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索引，而是值：

<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OpenCV中究竟是如何工作的，但现在我希望你至少能更好地了解级联的工作原理。

Answer 3

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)

Answer 4

根据我的理解，最初的文章是Paul Viola和Michael Jones使用Boosted Cascade of Simple Features 进行快速对象检测。它基于类似Haar的特征，因此得名。我建议从IEEE website抓住它。（如果您没有帐户，请查看Google Scholar上的其他版本。）

使用Haar分类器进行面部特征检测（Wilson，Fernandez）中也描述了分类器。您可以在ACM website或CSA website上找到它。

haar cascade xml文件中“left”和“right”值的含义是什么？

4 个答案: