haar 分类器中 cascade.xml 的解释答案

【问题标题】：Explanation of cascade.xml in a haar classifierhaar 分类器中 cascade.xml 的解释
【发布时间】：2013-02-09 19:21:11
【问题描述】：

如果有人可以完全解释 cascade.xml 中的数字/值，那将是最好的。示例：

<!-- stage 0 -->
<_>
  <maxWeakCount>3</maxWeakCount>
  <stageThreshold>-8.8384145498275757e-001</stageThreshold>
  <weakClassifiers>
    <_>
      <internalNodes>
        0 -1 66 5.1593100652098656e-003</internalNodes>
      <leafValues>
        -8.0555558204650879e-001 8.0694979429244995e-001</leafValues></_>
    <_>
      <internalNodes>
        0 -1 108 1.5044789761304855e-002</internalNodes>
      <leafValues>
        -6.2940740585327148e-001 7.5122624635696411e-001</leafValues></_>
    <_>
      <internalNodes>
        0 -1 99 -4.7172707127174363e-005</internalNodes>
      <leafValues>
        5.5112153291702271e-001 -8.6111217737197876e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>

这些值的含义是什么

      <internalNodes>
        0 -1 99 -4.7172707127174363e-005</internalNodes>

另一个问题是，程序如何知道在特定阶段使用哪个功能？据我所知，特征的形式如下

<_>
  <rects>
    <_>
      21 6 3 5 -1.</_>
    <_>
      22 6 1 5 3.</_></rects>
  <tilted>0</tilted></_>

其中是两个矩形的坐标，形成如下图：

=-=    = Black colored rectangle
=-=    - White colored rectangle
=-=
=-=
=-=

什么是值-1。 3.是什么意思？我知道它是权重，但它是如何用于计算特征的？

总结

<internalNodes>里面的值是什么意思？
如何计算特征？ <rects> 中的权重如何使用？
最重要的是，哪个字段表示在特定阶段/节点中使用了哪些功能。

谢谢！

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/4482123/…
@AbidRahmanK 感谢您的链接。仅供参考，我在发布之前已经阅读过。它没有为我的问题提供任何答案。
@Alvin 你明白的意思了吗。在使用类似 HAAE 的特征进行训练时，它有四个值。在使用类似 HAAE 的特征进行训练时，它有 11 个值。

标签： opencv classification adaboost haar-wavelet

【解决方案1】：

在深入研究了OpenCV的源代码后，我终于得到了自己问题的答案。

包含在 internalNodes 标记中的值

node.left node.right node.featureIdx node.threshold

我不确定 node.left 和 node.right 的用途是什么，因为我看不到它们在任何地方被调用。

权重用于计算特征，如下所示：

float ret = rect[0].weight * CALC_SUM(p[0], _offset) + rect[1].weight * CALC_SUM(p[1], _offset);

如第一个项目符号中所述，node.featureIdx 是在该特定节点上评估的功能的索引。

【讨论】：