CvStumpClassifier，CvCARTClassifier和CvCARTHaarClassifier

最新推荐文章于 2017-07-18 10:13:39 发布

原创最新推荐文章于 2017-07-18 10:13:39 发布 · 817 阅读

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本文详细解析了OpenCV源代码中的CvStumpClassifier、CvCARTClassifier和CvCARTHaarClassifier三个结构体的区别，包括它们的复杂程度、能代表的范围以及具体应用。从弱分类器的数量、特征选择、输出方式等角度进行了对比，并解释了它们在分类回归树和haar分类器领域的不同角色。

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在研究opencv源代码的过程中，CvStumpClassifier，CvCARTClassifier和CvCARTHaarClassifier这三个结构体老是搞混，索性自己整理一下，一个是方便自己复习，另一个是回馈csdn，方便大家，欢迎广大网友拍砖。

1 结构体CvStumpClassifier

typedef struct CvStumpClassifier
{
    CV_CLASSIFIER_FIELDS()
   int compidx;                      //这个弱分类器对应的特征编号。即这个弱分类器是第compidx特征产生的
   
   float lerror;                     //阈值左边的不纯度，也可称为左边的错误率
   float rerror;                     //阈值右边的不纯度  也可称为右边的错误率
   
   float threshold;                 //阈值
   float left;                      //当输入到当前弱分类器的特征值xi < threshold时，弱分类器返回left
   float right;                     //当输入到当前弱分类器的特征值xi > threshold时，弱分类器返回right
} CvStumpClassifier;

CvStumpClassifier是最简单的树桩分类器的结构体，它没有叶子节点，只有一个node。它的输出用浮点型变量left和right表示。

2 结构体CvCARTClassifier

typedef struct CvCARTClassifier
{
   CV_CLASSIFIER_FIELDS()
    int  count;                     //弱分类器的个数
   /* internal nodes (each array of <count>elements) */
    int*compidx;                    //这个弱分类器对应的特征编号。即这个弱分类器是第compidx特征产生的
    float*threshold;                //阈值
    int*left;                       // 非叶子节点的左子节点序号（叶子节点为负数，非叶子节点为正数)
    int*right;                      // 非叶子节点的右子节点序号（叶子节点为负数，非叶子节点为正数）
    /* leaves (array of<count>+1 elements) */
    float*val;                     //输出，当特征值xi输入是在threshold[0]的左边，则输出val[0],否则输出val[1];
}CvCARTClassifier;

CvCARTClassifier 是分类回归树分类器的结构体，包含叶子节点，当然当count=1时，就相当于一个树桩分类器。如果count不等于1时，它就包含了很多子节点。指针变量left是指该分类回归树分类器的左边分支所连接的一个节点的idx，这个子节点可以是叶子节点，也可以是非叶子节点；同理，对于指针变量right也是如此。它的输出用float型指针变量val表示，val[0]表示左节点的值，val[1]表示右边节点的输出值。注意CvCARTClassifier与CvStumpClassifier的区别。

3 结构体CvCARTHaarClassifier

typedef struct CvCARTHaarClassifier
{
    CV_INT_HAAR_CLASSIFIER_FIELDS()
   int count;                    //包含弱分类器的个数
   int* compidx;                 //这个弱分类器对应的特征编号。即这个弱分类器是第compidx特征产生的
   CvTHaarFeature* feature;      //弱分类器对应的特征的特征坐标
  CvFastHaarFeature* fastfeature;//弱分类器对应的特征的特征坐标
   float* threshold;             //该弱分类器的阈值
   int* left;                    //同上
   int* right;
   float* val;
} CvCARTHaarClassifier;

CvTHaarFeature和CvFastHaarFeature的区别请参考我的另外一篇文章，http://blog.youkuaiyun.com/ding977921830/article/details/46125097。

CvCARTHaarClassifier是分类回归树haar分类器的结构体，它的特征肯定是haar特征，而且是分类回归树分类器。它的输出和左右子节点与CvCARTClassifier

相同。

4 CvStumpClassifier，CvCARTClassifier和CvCARTHaarClassifier的区别

从复杂程度来看：

CvStumpClassifier<CvCARTClassifier<CvCARTHaarClassifier

从能代表的范围来看：

CvStumpClassifier>CvCARTClassifier>CvCARTHaarClassifier

CvCARTClassifier由count个CvCARTNode组成，每个CvCARTNode有一个CvStumpClassifier。CvCARTNode请参考我的另一篇博文http://blog.youkuaiyun.com/ding977921830/article/details/46530343