级联分类器(Adaboost)之《多尺度尺寸的计算方法》

本文详细解释了在级联分类器中,如何根据设定的参数计算多尺度尺寸,涉及循环逻辑、训练样本尺寸、检测窗口大小、图像缩放和尺寸限制。通过实例展示了18*18分类器在24*24输入图像上,使用1.05的尺度因子时,满足最小和最大尺寸约束的检测尺度为20*20、21*21、22*22和23*23。

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          最近有人问我:在级联分类器中,如何根据设定的参数来计算多尺度的问题。并给我看了一篇网上找来的文章(里面展示的尺度尺寸有误),让我给讲解下:

       多尺度尺寸的计算  主要是下面这个循环:

for(double factor=1;;factor *=scaleFactor)  //多尺度检测(每次循环只用一个尺度来检测目标,循环N次就是N个尺度)
{
    Size trainSize=getOriginalWindowSize();//训练样本的尺寸
    Size checkWindowSize(cvRound(trainSize.width*factor),trainSize.height*factor); //多尺度检测窗口大小
    Size ImgFactorSize(cvRound(img.cols/factor),img.rows/factor);  //图像缩放后大小
    Size processingWindowsSzie(ImgFactorSize.width-trainSize.width,ImgFactorSize.height-trainSize.height);//输入检测图像缩放后与训练样本尺寸之差

    if(processingWindowsSzie.width<=0 ||processingWindowsSzie.height<=0)
       
         break; //输入检测图像缩放后与训练样本尺寸之差小于0,跳出循环,多尺度检测结束

    if

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