cv::CascadeClassifier类在多次读取新版本xml模型时的错误及其修正

2024-04-21 08:08

本文主要是介绍cv::CascadeClassifier类在多次读取新版本xml模型时的错误及其修正,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

    偶然机会,试了试opencv中自带的人脸检测器,自带的haar和hog分类器xml文件读入时都不会有错误,但是在用lbp文件时发生了类似于vector越界的问题,找到了相应的vector,的确是这个提示,但是由于xml文件读取时只有一句load含税,调用的dll也无法跟进去浸提函数,也没有怀疑过opencv会出现错误。因此换了台电脑想用侥幸的办法试试,依旧是相同的问题。之后又想可能是我的opencv300版本来自民间,不稳定,难免会有bug,因此从别处copy另一版本的(opencv247)的lbpcascade_frontalface.xml文件,还是同样的问题,文件是一样的。。。然后又用opencv247建了新的工程,相同问题。。。好吧,看来可能opencv还真有问题。于是乎网上搜索,看到了类似问题的帖子 :http://blog.sina.com.cn/s/blog_4298002e010153hn.html。原文如下:

在现在的OpenCV版本中,使用级联分类器做人脸检测的时候,有两种选择:一是使用老版本的CvHaarClassifierCascade,一是使用新版本的CascadeClassifier类。老版本的分类器只支持类Haar特征,而新版本的分类器既可以使用Haar,也可以使用LBP特征。

    类CascadeClassifier中实际上封装了新旧两种分类器,对于老版本的xml模型文件,CascadeClassifier会用CvHaarClassifierCascade去解析,并用cvHaarDetectObjects去检测。而对于新版本的xml文件,CascadeClassifier会用自己的一套格式去解析。

    在程序的实现上,CascadeClassifier对老版本的xml文件读取很简单,所以不会出什么问题。但是对新版本的xml文件的读取,其实现上有很多缺陷。如果你用下面代码创建了一个分类器:

CascadeClassifier *pClassifier = new CascadeClassifier;

若在程序的使用中,不释放该对象,只是来回在Haar特征和LBP特征之间切换,比较两种特征检测人脸的效果,如下:

Mat matImage;
vector<Rect> objs;
pClassifier->load("haarcascade_frontalface_default.xml");

pClassifier->detectMultiScale(matImage, objs, 1.1, 3);

pClassifier->load("lbpcascade_frontalface.xml");

pClassifier->detectMultiScale(matImage, objs, 1.1, 3);

pClassifier->load("haarcascade_frontalface_default.xml");

pClassifier->detectMultiScale(matImage, objs, 1.1, 3);

pClassifier->load("lbpcascade_frontalface.xml");

pClassifier->detectMultiScale(matImage, objs, 1.1, 3);

那么程序会果断的崩溃,因为lbpcascade_frontalface.xml文件格式是新版本的。

    对于老版本的xml文件是不存在这个问题的。因为读取老版本文件时,程序是不会调用CascadeClassifier::read(const FileNode &root)函数的。这个函数只会在读取新版本xml文件时,在load()中被调用。

    read()函数之所以会导致程序崩溃,其原因是CascadeClassifier类有很多vector类型的成员变量,每次调用read()函数填充这些变量时,都没有清空这些变量,而直接往这些变量里push_back元素。如此一来这些vector的长度会随着read()的调用而不断增加。其中影响最明显的成员变量是:

vector<Stage> CascadeClassifier::stages

该变量的size决定了循环的次数。如果当前模型只有20个stage,但是上次读取xml时该变量没有清空,那么CascadeClassifier::stages的长度可能会变成40。于是当前检测人脸的时候会循环40次,但是模型实际上只有20个stage,循环次数超过20的时候,索引出来的其他变量可能就是无效的,从而导致下标越界,使程序崩溃。

    要修正这个bug实际上很简单,只需要在read()函数的开头添加如下代码,清空上次的数据即可:

 stages.clear();
 classifiers.clear();
 nodes.clear();
 leaves.clear();
 subsets.clear();
 feval.release();



   按照作者的思路,应当是需要把objdetect对应的文件夹中的源文件考到自己的工程中,然后,修改需要修改的部分,再与自己的程序一起编译即可。找了半天,终于找到了类似的地方,按照类似的方法改过,成功了。在文件cascadedetect.cpp中大概960行的位置,修改为:

bool CascadeClassifierImpl::load(const String& filename)
{oldCascade.release();data = Data();featureEvaluator.release();node.stages.clear();    //modify 20150505node.classifiers.clear();node.nodes.clear();node.leaves.clear();node.subsets.clear();FileStorage fs(filename, FileStorage::READ);if( !fs.isOpened() )return false;if( read_(fs.getFirstTopLevelNode()) )return true;fs.release();oldCascade.reset((CvHaarClassifierCascade*)cvLoad(filename.c_str(), 0, 0, 0));return !oldCascade.empty();
}


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http://www.chinasem.cn/article/922573

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