如何在 Haar Cascade 分类期间查看阳性结果答案

【问题标题】：How to view positives during Haar Cascade classification如何在 Haar Cascade 分类期间查看阳性结果
【发布时间】：2013-11-23 21:13:15
【问题描述】：

大家，我已经在 Opencv 中训练了我自己的分类器，但当我运行它时会得到一种不好的结果。我的目标是使用 Haar 特征作为指导，所以我不想在执行整个级联分类器之后而是在每个步骤中，在每个特征之后查看积极因素。那么，是否可以告诉检测器在该特征处停止，或者我是否必须手动截断包含特征阈值的 xml 文件？谢谢

【问题讨论】：

标签： c++ opencv cascade haar-wavelet

【解决方案1】：

这是可能的。只需检查CascadeClassifier::detectMultiScale 的工作原理。在这个功能中你可以查看this->data.stages.size()，它会告诉你级联有多少个阶段。

特别是detectMultiScale调用detectSingleScale，然后它调用CascadeClassifierInvoker的operator()，我们看到那里 int result = classifier->runAt(evaluator, Point(x, y), gypWeight); 行。

因此，如果result 大于零，则表示分类成功并经过所有阶段。否则（如果我没记错的话）结果将等于-[number of stage] 分类器失败。所以你可以看到确切的阶段分类器没有通过。

此外，如果您使用旧式级联，请注意 detectMultiScale 调用 cvHaarDetectObjectsForROC，而不是 detectSingleScale，但本质上它会做同样的事情。

祝你好运。

是的，这意味着你要修改源代码。

【讨论】：