CascadeClassifier中MaskGenerator的含义与用法

红太狼 2022-08-14 03:44 194阅读 0赞

使用HOGDescirptor可以实现ROI区域的检测，但是使用CascadeClassifier不能使用ROI检测，查看CascadeClassifier的类定义可以看到这样一个子类

public:

class CV\_EXPORTS MaskGenerator

\{

public:

virtual ~MaskGenerator() \{\}

virtual cv::Mat generateMask(const cv::Mat& src)=0;

virtual void initializeMask(const cv::Mat& /\*src\*/) \{\};

\};

void setMaskGenerator(Ptr<MaskGenerator> maskGenerator);

Ptr<MaskGenerator> getMaskGenerator();

void setFaceDetectionMaskGenerator();

protected:

Ptr<MaskGenerator> maskGenerator;

这应该是设置检测图像的MASK吧，而且比ROI好用哦，因为使用SetROI只可以设置一个区域，而不可以设置多个区域。知道了这个类的作用赶快来大展身手一下吧。因为这个类定义的是子类，而且不能传入MASK区域进行设置，这样就需要我们定义自己的MASKGenerator类产生mask

class MaskGenerator : public CascadeClassifier::MaskGenerator

// 注意必须声明为public，否则不会调用该类的中的成员函数 ，编译和运行的时候也不会报错，因为类默认为私有继承，参考《C/C++->类的继承与多态》

\{

public:

MaskGenerator()\{

width = 0;

height = 0;

mask = NULL;

\}

~MaskGenerator() \{

if (mask != NULL)

cvReleaseImage(&mask);

\}

// 根据当前图像产生mask区域

cv::Mat generateMask(const cv::Mat& src)

\{

width = src.cols;

height = src.rows;

// 关于智能指针是否需要手动释放内存有待考究，可以参考《C/C++->智能指针的使用方法》

// 必须手动释放

if (mask != NULL)

cvReleaseImage(&mask);

mask = cvCreateImage(cvSize(width, height), 8, 1);

cvZero(mask);

// 可以按照自己的需求设置ROI区域

cvSetImageROI(mask, cvRect(0, 0, width/2, height/2));

cvSet(mask, cvScalarAll(255));

cvResetImageROI(mask);

//cvShowImage("mask", mask);

//cvWaitKey(0);

return (Mat)mask;

\}

// 对当前图像进行操作

void initializeMask(const cv::Mat& /\*src\*/) \{\};

private:

int width;

int height;

IplImage \*mask;

\};

在使用该MaskGenerator之前需要调用setMaskGenerator设置mask，其实就是相当于设置一个回调函数或者说回调类

CascadeClassifier \*cascade = new CascadeClassifier;

cascade->load("hogcascade\_pedestrians.xml");

vector<Rect> object;

Ptr<MaskGenerator> mask = new MaskGenerator;

cascade->setMaskGenerator(mask);

cascade->detectMultiScale(srcGrayImg, object);

特别提示：该方法只适合设置traincascade产生的新分类器，不适合haartrainning产生旧分类器。

下面我们来看一下该mask在目标检测的过程中是如何使用的吧

1） 在detectMultiScale函数中，进行金字塔检测之前调用 initializeMask函数进行对图像的其他初始化操作

if (!maskGenerator.empty()) \{

maskGenerator->initializeMask(image);

\}

需要注意的是在这里最好不要做缩放image的操作，因为image是需要自己外部释放的，缩放后就改变了图像的内存，释放时会出现内存泄露的情况；在 initializeMask函数可以获取图像的尺寸等操作以便按照缩放比例在generateMask函数中设置mask区域

2） 金字塔检测也就是调用detectSingleScale函数中调用generateMask产生mask区域

Mat currentMask;

if (!maskGenerator.empty()) \{

currentMask=maskGenerator->generateMask(image);

\}

因为这里是每缩放一次图像调用一次，所以每次调用的时候image的尺寸都是发生变化的，那么我们就可以在generateMask中根据图像的尺寸产生mask区域

3） 在检测时候，滑动图像的过程中首先检测起始坐标点是否为mask区域中的点，如果该点为mask区域中的点就跳过该检测窗口，这一过程可以在CascadeClassifierInvoker的operator()函数中看到

if ( (!mask.empty()) && (mask.at<uchar>(Point(x,y))==0)) \{  continue;   \}

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