24x24 窗口中 haar 类特征的数量

Question

参考以下链接

维奥拉和琼斯人脸检测

上面的链接包含了不同模板对应的 haar 特征数量的计算（下面是链接的摘录）。

我不明白这些（43200,27600,43200,27600,20736）的精确计算是如何进行的。有人可以用简单的方式向我解释一下吗？

Answer 1

要理解这一点，请查看算法#1。对于第一个模式(a)，以下两行（文章中的 5 和 6）给出了解释

for all(i,j) such 1<=i<=24 and 1<=j<=24:
  for all(h,w) such that i+h-1<=24 and j+2w-1<=24:

这意味着您将采用左上角的所有组合（i顶部和j左侧），然后是适合 24x24 的宽度 ( w) 和高度 ( ) 的所有组合。h

该算法还将使用宽度和高度的所有组合（1x4、1x6、1x8、...、1x24、2x2、2x4、2x6、2x8、...、2x24、3x2、3x4、3x6、...，最多24x24）。只要宽度是 2 的倍数（由第2w#6 行指定）。

最小的图案（2 像素宽，1 像素高）将适合 24 * 23 = 552 个位置（23 个水平位置和 24 个垂直位置）。

例如，在某些时候，您将拥有 7x10 的图案（7 像素高，10 像素宽）。它将适合 18 x 15 = 270 个位置（18 个垂直位置和 15 个水平位置）。

最大的矩形（24x24 像素）将由 12 个白色列和后面的 12 个黑色列组成。它将仅适合一个位置（整个图像）。

如果将所有可能维度的所有位置相加，您将获得数字。

为了获得第一个数字（对于模式 a），以下程序（我没有优化它！但它应该很容易理解）打印43200：

# Pattern A
total = 0
for i in range(1,25):     # 1 <= i <= 24
  for j in range(1,25):     # 1 <= j <= 24
    for w in range(1,13):     # 2*w=2,4,6,...24
      for h in range(1,25):     # h=1,2,...,24
        if (i+h-1<=24) and (j+2*w-1<=24):
          total += 1
print total

其他模式的解释类似。