最近專案略多,其中乙個需要找出一些和臉比較像但是不是臉的負樣本,想用opencv的人臉檢測器檢測到的錯誤臉作為這樣的負樣本。
但是國內(包括國外)居然幾乎沒有相關的資料如何輸出detectmultiscale()的置信率或者說是人臉得分
看了下人臉識別函式的opencv的原始碼
\sources\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp中detectmultiscale有兩個過載,第二個過載在opencv的開發文件裡居然隻字未提:
void cascadeclassifier::detectmultiscale( const mat& image, vector&objects,發現他有個rejectlevels和levelweight這兩個引用引數,看名字感覺是一種得分輸出。vector
&rejectlevels,
vector
&levelweights,
double scalefactor, int
minneighbors,
intflags, size minobjectsize, size maxobjectsize,
bool outputrejectlevels )
google了一下發現國外問的人不少但是基本沒啥解釋(或者是我沒認真找?)
然後看了下它呼叫的cvhaardetectobjectsforroc()的原始碼實現,大概懂了這倆vectors是在幹什麼的。
先上結論:確實和人臉得分有關。
首先應該明白一點detectmultiscale()這個方法是乙個級聯分類器,使用了boosting的方法。所以輸入影象要經過層層(級級)選拔,留到最後的才是真漢子(正樣本)
rejectlevels就是代表在第幾層被out的。如果是最後一層(在lbpcascade_frontalface.xml中是20,具體要看xml中的敘述)被out,則說明很可能是正樣本。
為啥說很可能呢?
因為還有個引數:levelweight。即使是在最後一層被out的,levelweight很小甚至是負數,也可以看成是負樣本。
實際上很多負樣本正是在最後一層被out的。
見下圖:
我這裡只擷取了level在20才out的框。輸出了他們的levelweight。是臉的地方最大是4.23多,其他的就很小。不用過多解釋了吧~
所以這個函式的原理是這樣的(個人理解,有錯誤請指教):
首先乙個level乙個level地測試樣本,然後每乙個level給乙個對應的得分,也就是levelweight,如果這個weight低於或者高於對應level的threshold,則被拋棄。
堅持到最後乙個level並且在最後乙個level仍然滿足threshold的框就是正確的臉(正樣本)。
所以,人臉的分應該是這樣:level越大,分數越高,在相同的level,levelweight越大分數越高。
但是實際上真正的人臉都是能堅持到level20(最後乙個level)的,所以只比對最後乙個level的所有大於1的框的levelweight進行比對就可以知道臉的得分啦~
這裡給出所有level被gg的框的圖:
最後給出灰常短小精悍的demo的源**:
1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6using
namespace
std;
7using
namespace
cv;8
const
string xmlpath = "
lbpcascade_frontalface.xml";
9cascadeclassifier face_cc;
1011
int tic = 0;12
13void
detect(mat img)
29stringstream text1, text2;
30 text1 << "
rejlevel:
"<
31 text2 << "
levelw:
"<
32string ttt =text1.str();
33 rectangle(img, faces[ i ], scalar(255, 255, 0), 2, 8, 0
);34 puttext(img, ttt, cvpoint(faces[ i ].x, faces[ i ].y - 3), 1, 1, scalar(0,255,255
));35 ttt =text2.str();
36 puttext(img, ttt, cvpoint(faces[ i ].x, faces[ i ].y + 12), 1, 1, scalar(255, 0, 255
));37
}38 imshow("
img"
, img);
39 waitkey(0
);40}41
42int
main()
48ifstream pathin;
49 pathin.open("
imgpath.txt");
50string
t;51
while ( pathin >> t && tic < 10000)52
56pathin.close();
57return0;
58 }
讓opencv輸出人臉檢測的得分(置信率)
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OpenCV人臉檢測
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