目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善. 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。 为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。
分类器中的“级联”是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区。 目前支持这种分类器的boosting技术有四种： Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。"boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票)，并利用基础分类器的自我训练得到。基础分类器是至少有两个叶结点的决策树分类器。 Haar特征是基础分类器的输入，主要描述如下。目前的算法主要利用下面的Harr特征。
每个特定分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数（这里的比例系数跟检测时候采用的比例系数是不一样的，尽管最后会取两个系数的乘积值）来定义。例如在第三行特征(2c)的情况下，响应计算为复盖全部特征整个矩形框(包括两个白色矩形框和一个黑色矩形框)象素的和减去黑色矩形框内象素和的三倍 。每个矩形框内的象素和都可以通过积分图象很快的计算出来。(察看下面和对cvIntegral的描述).通过HaarFaceDetect 的演示版可以察看目标检测的工作情况。
下面只是检测部分的参考手册。 haartraining是它的一个单独的应用，可以用来对系列样本训练级联的 boosted分类器。详细察看opencv/apps/haartra
ining。
CvHaarFeature, CvHaarClassifier, CvHaarStageClassifier, CvHaarClassifierCascade Boosted Haar 分类器结构
#define CV_HAAR_FEATURE_MAX
typedef struct CvHaarFeature
{
int tilted;
struct
{
CvRect r;
float weight;
} rect[CV_HAAR_FEATURE_MAX];
}
CvHaarFeature;
typedef struct CvHaarClassifier
{
int count;
CvHaarFeature* haar_feature;
float* threshold;
int* left;
int* right;
float* alpha;
}
CvHaarClassifier;
typedef struct CvHaarStageClassifier
{
int count;
float threshold;
int next;
int child;
int parent;
}
CvHaarStageClassifier;typedef struct CvHidHaarClassifierCascade CvHidHaarClassifierCascade;
typedef struct CvHaarClassifierCascade
{
int flags;
int count;
CvSize real_window_size;
double scale;
CvHaarStageClassifier* stage_classifier;
CvHidHaarClassifierCascade* hid_cascade;
}
CvHaarClassifierCascade;
所有的结构都代表一个级联boosted Haar分类器。级联有下面的等级结构：Cascade:
Stage1:
Classifier11:
Feature11
Classifier12:
Feature12
...
Stage2:
Classifier21:
Feature21
...
...
整个等级可以手工构建，也可以利用函数cvLoadHaarClassifierCascade从已有的磁盘文件或嵌入式基中导入。
cvLoadHaarClassifierCascade
从文件中装载训练好的级联分类器或者从OpenCV中嵌入的分类器数据库中导入CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade(
const char* directory,
CvSize orig_window_size );
directory
训练好的级联分类器的路径
orig_window_size
级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸。因为这个信息没有在级联分类器中存储，所有要单独指出。
函数 cvLoadHaarClassifierCascade 用于从文件中装载训练好的利用海尔特征的级联分类器，或者从OpenCV中嵌入的分类器数据库中导入。分类器的训练可以应用函数haartraining(详细察看opencv/apps/haartraining) 这个数值是在训练分类器时就确定好的，修改它并不能改变检测的范围或精度。
需要注意的是，这个函数已经过时了。现在的目标检测分类器通常存储在 XML 或 YAML 文件中,而
不是通过路径导入。从文件中导入分类器，可以使用函数 cvLoad 。
cvReleaseHaarClassifierCascade
释放haar classifier cascade。void cvReleaseHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade** cascade );
cascade
双指针类型指针指向要释放的cascade. 指针由函数声明。
函数 cvReleaseHaarClassifierCascade 释放cascade的动态内存，其中cascade的动态内存或者是手工创建，或者通过函数 cvLoadHaarClassifierCascade 或 cvLoad分配。
cvHaarDetectObjects
检测图像中的目标typedef struct CvAvgComp
{
CvRect rect;
int neighbors;
}
CvAvgComp;CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade,
CvMemStorage* storage, double scale_factor=1.1,
int min_neighbors=3, int flags=0,
CvSize min_size=cvSize(0,0) );
image
被检图像
cascade
harr 分类器级联的内部标识形式
storage
用来存储检测到的一序列候选目标矩形框的内存区域。
scale_factor
在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。例如1.1指将搜索窗口依次扩大10%。
min_neighbors
构成检测目标的相邻矩形的最小个数(缺省－1)。如果组成检测目标的小矩形的个数和小于min_neighbors-1 都会被排除。如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检
候选矩形框，这种设定值一般用在用户自定义对检测结果的组合程序上。
flags
操作方式。当前唯一可以定义的操作方式是 CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING。如果被设定，函数利用Canny边缘检测器来排除一些边缘很少或者很多的图像区域，因为这样的区域一般不含被检目标。人
脸检测中通过设定阈值使用了这种方法，并因此提高了检测速度。
min_size
检测窗口的最小尺寸。缺省的情况下被设为分类器训练时采用的样本尺寸(人脸检测中缺省大小是~20×20)。
的矩形区域，并且将这些区域作为一序列的矩形框返回。函数以不同比例大小的扫描窗口对图像进
行几次搜索(察看cvSetImagesForHaarClassifierCascade)。 每次都要对图像中的这些重叠区域利
用cvRunHaarClassifierCascade进行检测。 有时候也会利用某些继承（heuristics）技术以减少分
析的候选区域，例如利用 Canny 裁减 （prunning）方法。 函数在处理和收集到候选的方框(全部
通过级联分类器各层的区域)之后，接着对这些区域进行组合并且返回一系列各个足够大的组合中的
平均矩形。调节程序中的缺省参数(scale_factor=1.1, min_neighbors=3, flags=0)用于对目标进
行更精确同时也是耗时较长的进一步检测。为了能对视频图像进行更快的实时检测，参数设置通常
是：scale_factor=1.2, min_neighbors=2, flags=CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,
min_size=<minimum possible face size> (例如, 对于视频会议的图像区域).
例子:利用级联的Haar classifiers寻找检测目标(e.g. faces).#include "cv.h"
#include "highgui.h"CvHaarClassifierCascade* load_object_detector( const char* cascade_path )
{
return (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_path );
}void detect_and_draw_objects( IplImage* image,
CvHaarClassifierCascade* cascade,
int do_pyramids )
{
IplImage* small_image = image;
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* faces;
if( do_pyramids )
{
IPL_DEPTH_8U, 3 );
cvPyrDown( image, small_image, CV_GAUSSIAN_5x5 );
scale = 2;
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING );
for( i = 0; i < faces->total; i++ )
{
CvRect face_rect = *(CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i, 0 );
cvRectangle( image, cvPoint(face_rect.x*scale,face_rect.y*scale),
cvPoint((face_rect.x+face_rect.width)*scale,
(face_rect.y+face_rect.height)*scale),
CV_RGB(255,0,0), 3 );
if( small_image != image )
cvReleaseImage( &small_image );
cvReleaseMemStorage( &storage );
}
int main( int argc, char** argv )
{
IplImage* image;
if( argc==3 && (image = cvLoadImage( argv[1], 1 )) != 0 )
{
CvHaarClassifierCascade* cascade = load_object_detector(argv[2]);
detect_and_draw_objects( image, cascade, 1 );
cvNamedWindow( "test", 0 );
cvShowImage( "test", image );
cvWaitKey(0);
cvReleaseHaarClassifierCascade( &cascade );
cvReleaseImage( &image );
return 0;
}
cvSetImagesForHaarClassifierCascade
为隐藏的cascade(hidden cascade)指定图像void cvSetImagesForHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade* cascade,
const CvArr* sum, const CvArr* sqsum,
const CvArr* tilted_sum, double scale );
cascade
隐藏 Harr 分类器级联 （Hidden Haar classifier cascade）, 由函数cvCreateHidHaarClassifierCascade生成
sum
32－比特，单通道图像的积分图像（Integral (sum) 单通道 image of 32-比特 integer format）. 这幅图像以及随后的两幅用于对快速特征的评价和亮度/对比度的归一化。 它们都可以利用函数
cvIntegral从8-比特或浮点数 单通道的输入图像中得到。
sqsum
单通道64比特图像的平方和图像
tilted_sum
单通道32比特整数格式的图像的倾斜和（Tilted sum）
scale
cascade的窗口比例. 如果 scale=1, 就只用原始窗口尺寸检测 (只检测同样尺寸大小的目标物体)- 原始窗口尺寸在函数cvLoadHaarClassifierCascade中定义 (在 "<default_face_cascade>"中缺
省为24x24), 如果scale=2, 使用的窗口是上面的两倍 (在face cascade中缺省值是48x48 )。 这样
尽管可以将检测速度提高四倍，但同时尺寸小于48x48的人脸将不能被检测到。
函数 cvSetImagesForHaarClassifierCascade 为hidden classifier cascade 指定图像 and/or 窗口比例系数。 如果图像指针为空，会继续使用原来的图像(i.e. NULLs 意味这"不改变图像")。比
例系数没有 "protection" 值,但是原来的值可以通过函数 cvGetHaarClassifierCascadeScale 重
新得到并使用。这个函数用于对特定图像中检测特定目标尺寸的cascade分类器的设定。函数通过
cvHaarDetectObjects进行内部调用，但当需要在更低一层的函数cvRunHaarClassifierCascade中使
用的时候，用户也可以自行调用。
cvRunHaarClassifierCascade
在给定位置的图像中运行 cascade of boosted classifierint cvRunHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade* cascade,
CvPoint pt, int start_stage=0 );
cascade
Haar 级联分类器
pt
待检测区域的左上角坐标。待检测区域大小为原始窗口尺寸乘以当前设定的比例系数。当前窗口尺寸可以通过cvGetHaarClassifierCascadeWindowSize重新得到。
start_stage
级联层的初始下标值（从0开始计数）。函数假定前面所有每层的分类器都已通过。这个特征通过函数cvHaarDetectObjects内部调用，用于更好的处理器高速缓冲存储器。
函数 cvRunHaarHaarClassifierCascade 用于对单幅图片的检测。在函数调用前首先利用cvSetImagesForHaarClassifierCascade设定积分图和合适的比例系数 (=> 窗口尺寸)。当分析的矩
形框全部通过级联分类器每一层的时返回正值(这是一个候选目标)，否则返回0或负值。本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
