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haar adaboost c语言

99ANYc3cd6
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作者有点忙，还没来得及写简介......
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由于从头开始实现一个完整、高效、可生产使用的 Haar + AdaBoost 系统是一个非常庞大且复杂的工程（涉及到图像金字塔、积分图、级联分类器等），我们将分步进行，重点讲解核心算法的原理和 C 语言实现。

haar adaboost c语言
（图片来源网络，侵删）

本教程将分为以下几个部分：

  1. 核心概念回顾：快速回顾 Haar 特征和 AdaBoost 的原理。
  2. C 语言实现步骤：分模块讲解代码实现。
    • 步骤 1：Haar 特征的计算（使用积分图）
    • 步骤 2：AdaBoost 训练算法
    • 步骤 3：将 AdaBoost 组合成一个强分类器（级联的第一步）
  3. 完整示例代码：提供可编译运行的 C 语言代码，并附上详细注释。
  4. 如何扩展与优化：指出通往生产级实现的路径。

核心概念回顾

Haar 特征

Haar 特征是一种简单的矩形特征，用于快速描述图像中的局部模式。

  • 两矩形特征：可以检测边缘、线条。
  • 三矩形特征：可以检测中心亮/暗的边缘。
  • 四矩形特征：可以检测角点或中心亮/暗的块。

直接计算所有可能的 Haar 特征在图像的所有位置和所有尺度上计算量巨大，为了加速，我们使用 积分图，积分图可以在 O(1) 时间内计算出任意矩形区域的像素和，从而极大地加速 Haar 特征的计算。

AdaBoost (Adaptive Boosting)

AdaBoost 是一种集成学习算法，它的核心思想是：

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（图片来源网络，侵删）
  1. 训练一系列“弱分类器”（Weak Learners），在 Haar+AdaBoost 中，一个弱分类器通常是一个简单的“决策桩”（Decision Stump），即基于 一个 Haar 特征 和一个 阈值 来进行判断。
    • if (feature_value >= threshold) return class_A; else return class_B;
  2. 每次训练后,那些被错误分类的样本会获得更高的权重。
  3. 下一个弱分类器会更专注于那些被前一个分类器分错的“困难样本”。
  4. 将所有训练好的弱分类器加权组合起来,形成一个强大的强分类器。

级联分类器

一个强分类器仍然需要计算很多 Haar 特征，速度不够快，OpenCV 等实际应用使用 级联分类器。

  • 它由多个“阶段”（Stage）组成，每个阶段都是一个强分类器。
  • 每个阶段内部又包含多个弱分类器。
  • 工作流程：将待检测的窗口依次通过每个阶段。
    • 如果任何一个阶段判定为“非人脸”（负样本），则立即丢弃该窗口，不再计算后续特征，极大地提高了速度。
    • 只有通过所有阶段的窗口,才被最终判定为“人脸”。

本教程将专注于实现 单个强分类器 的训练，这是理解级联分类器的基础。

C 语言实现步骤

我们将实现一个简化版的训练流程。

准备工作：数据格式

为了简化,我们不使用图像文件，而是使用预处理好的数据文件，假设我们有两个文件：

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（图片来源网络，侵删）
  • positives.dat: 包含所有正样本（人脸）的积分图数据。
  • negatives.dat: 包含所有负样本（非人脸）的积分图数据。

每个样本的数据格式可以这样定义：

typedef struct {
    int width;
    int height;
    unsigned long long *integral_image; // 指向积分图数据的指针
} Sample;

integral_image 是一个一维数组，大小为 width * height，存储了计算好的积分图值。

步骤 1：Haar 特征的计算（使用积分图）

我们需要定义 Haar 特征，一个特征由它的类型、位置和大小决定。

// Haar 特征类型
typedef enum {
    TWO_RECT_H,  // 水平两矩形
    TWO_RECT_V,  // 垂直两矩形
    THREE_RECT_H,// 水平三矩形
    FOUR_RECT    // 四矩形
} HaarFeatureType;
typedef struct {
    HaarFeatureType type;
    int x;         // 特征在样本窗口中的左上角 x 坐标
    int y;         // 特征在样本窗口中的左上角 y 坐标
    int width;     // 特征的宽度
    int height;    // 特征的高度
} HaarFeature;

我们实现一个函数,根据给定的 Haar 特征和积分图，计算其特征值。

// 计算单个 Haar 特征的值
// ii: 积分图指针, w: 样本宽度, h: 样本高度
float calculate_feature_value(const HaarFeature* feature, const unsigned long long* ii, int w, int h) {
    int x = feature->x;
    int y = feature->y;
    int width = feature->width;
    int height = feature->height;
    // 使用积分图公式计算矩形和
    // get_rect_sum(ii, x, y, w, h) = ii[y+w*x] + ii[(y+h)+w*(x+width)] - ii[y+h+w*x] - ii[y+w*(x+width)]
    auto get_rect_sum = [](const unsigned long long* ii, int x, int y, int w, int h, int img_w) {
        return ii[y + img_w * x] + ii[(y + h) + img_w * (x + w)] - ii[(y + h) + img_w * x] - ii[y + img_w * (x + w)];
    };
    int img_w = w; // 假设积分图的宽度和样本宽度一致
    float sum = 0;
    switch (feature->type) {
        case TWO_RECT_H: {
            int half_w = width / 2;
            int sum1 = get_rect_sum(ii, x, y, half_w, height, img_w);
            int sum2 = get_rect_sum(ii, x + half_w, y, width - half_w, height, img_w);
            sum = sum1 - sum2; // 左 - 右
            break;
        }
        case TWO_RECT_V: {
            int half_h = height / 2;
            int sum1 = get_rect_sum(ii, x, y, width, half_h, img_w);
            int sum2 = get_rect_sum(ii, x, y + half_h, width, height - half_h, img_w);
            sum = sum1 - sum2; // 上 - 下
            break;
        }
        // ... 其他特征类型的计算
        // 为了简洁，这里只实现两种
    }
    return (float)sum;
}

注意：get_rect_sum 是一个 lambda 函数，如果您的 C 编译器不支持 C11，可以将其定义为一个普通函数。

步骤 2：AdaBoost 训练算法

AdaBoost 的核心循环，我们将实现一个函数，为给定的权重分布，找到“最佳”的弱分类器。

// 定义弱分类器结构
typedef struct {
    HaarFeature feature;
    float threshold;
    int polarity; // 1 或 -1，决定特征值大于阈值时是正类还是负类
    float error;
    float alpha; // 该弱分类器的权重
} WeakClassifier;
// 找到最佳弱分类器
WeakClassifier find_best_weak_classifier(Sample* samples, int* labels, float* weights, int num_samples, 
                                         HaarFeature* features, int num_features, int sample_width, int sample_height) {
    WeakClassifier best_wc;
    best_wc.error = FLT_MAX; // 初始化为一个很大的值
    // 遍历所有 Haar 特征
    for (int f = 0; f < num_features; f++) {
        HaarFeature current_feature = features[f];
        // 1. 根据当前特征，计算所有样本的特征值
        float* feature_values = (float*)malloc(num_samples * sizeof(float));
        for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
            feature_values[i] = calculate_feature_value(&current_feature, samples[i].integral_image, sample_width, sample_height);
        }
        // 2. 对特征值进行排序，以便快速找到最佳阈值
        // ... (排序代码，可以使用 qsort)
        // 3. 遍历所有可能的阈值（通常取排序后相邻特征值的中间值）
        for (int i = 0; i < num_samples - 1; i++) {
            float threshold = (feature_values[i] + feature_values[i+1]) / 2.0f;
            // 尝试两种极性 (polarity)
            for (int p = 1; p >= -1; p -= 2) {
                float error = 0.0f;
                for (int j = 0; j < num_samples; j++) {
                    int prediction = (feature_values[j] * p >= threshold * p) ? 1 : -1;
                    if (prediction != labels[j]) {
                        error += weights[j];
                    }
                }
                // 4. 如果当前分类器的错误率更低，则更新最佳分类器
                if (error < best_wc.error) {
                    best_wc.feature = current_feature;
                    best_wc.threshold = threshold;
                    best_wc.polarity = p;
                    best_wc.error = error;
                }
            }
        }
        free(feature_values);
    }
    // 5. 计算该弱分类器的 alpha
    best_wc.alpha = 0.5f * logf((1.0f - best_wc.error) / best_wc.error);
    return best_wc;
}

注意：上面的 find_best_weak_classifier 是一个高度简化的版本，实际实现中：

  • 特征值的排序和阈值查找需要更高效,避免对每个特征都重新排序所有样本。
  • 错误率 error 应该是一个很小的数（如 1e-6），以避免除零错误。

步骤 3：将 AdaBoost 组合成一个强分类器

我们使用 AdaBoost 循环来训练多个弱分类器，并将它们组合起来。

// 定义强分类器
typedef struct {
    WeakClassifier* classifiers;
    int num_classifiers;
} StrongClassifier;
// 训练强分类器
StrongClassifier train_adaboost(Sample* pos_samples, Sample* neg_samples, int num_pos, int num_neg, 
                                 int T, int sample_width, int sample_height) {
    int total_samples = num_pos + num_neg;
    Sample* all_samples = (Sample*)malloc(total_samples * sizeof(Sample));
    int* labels = (int*)malloc(total_samples * sizeof(int));
    float* weights = (float*)malloc(total_samples * sizeof(float));
    // 1. 初始化样本、标签和权重
    for (int i = 0; i < num_pos; i++) {
        all_samples[i] = pos_samples[i];
        labels[i] = 1;
        weights[i] = 1.0f / (2.0f * num_pos); // 正样本初始权重
    }
    for (int i = 0; i < num_neg; i++) {
        all_samples[num_pos + i] = neg_samples[i];
        labels[num_pos + i] = -1;
        weights[num_pos + i] = 1.0f / (2.0f * num_neg); // 负样本初始权重
    }
    // 2. 生成大量的 Haar 特征 (这部分非常耗时)
    // 在实际应用中，特征数量是固定的（160,000+）
    int num_features = 100; // 为了演示，我们只生成100个
    HaarFeature* features = generate_haar_features(sample_width, sample_height, num_features);
    // 3. AdaBoost 主循环
    StrongClassifier strong_classifier;
    strong_classifier.classifiers = (WeakClassifier*)malloc(T * sizeof(WeakClassifier));
    strong_classifier.num_classifiers = 0;
    for (int t = 0; t < T; t++) {
        printf("Training weak classifier %d/%d...\n", t + 1, T);
        // a. 找到当前权重下最好的弱分类器
        WeakClassifier wc = find_best_weak_classifier(all_samples, labels, weights, total_samples, features, num_features, sample_width, sample_height);
        // b. 更新样本权重
        float normalization_factor = 0.0f;
        for (int i = 0; i < total_samples; i++) {
            int prediction = (calculate_feature_value(&wc.feature, all_samples[i].integral_image, sample_width, sample_height) * wc.polarity >= wc.threshold * wc.polarity) ? 1 : -1;
            if (prediction == labels[i]) {
                weights[i] *= expf(-wc.alpha);
            } else {
                weights[i] *= expf(wc.alpha);
            }
            normalization_factor += weights[i];
        }
        // 归一化权重
        for (int i = 0; i < total_samples; i++) {
            weights[i] /= normalization_factor;
        }
        // c. 保存弱分类器
        strong_classifier.classifiers[strong_classifier.num_classifiers++] = wc;
        printf("  - Weak Classifier %d: Error=%.4f, Alpha=%.4f\n", t+1, wc.error, wc.alpha);
    }
    free(all_samples);
    free(labels);
    free(weights);
    free(features); // 注意：在实际应用中，特征池可能会被重复使用，不应在此释放
    return strong_classifier;
}

完整示例代码

下面是一个将上述逻辑串联起来的完整、可编译的 C 语言示例。这是一个教学示例，为了代码的简洁性和可读性，做了大量简化，并且不包含完整的 Haar 特征生成和 I/O 处理。

您需要创建两个数据文件 positives.dat 和 negatives.dat，由于格式定义复杂，这里我们用代码模拟生成一些假的样本数据。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <float.h>
#include <math.h>
// --- 1. 数据结构定义 ---
typedef struct {
    int width;
    int height;
    unsigned long long *integral_image;
} Sample;
typedef enum {
    TWO_RECT_H,  // 水平两矩形
    TWO_RECT_V   // 垂直两矩形
} HaarFeatureType;
typedef struct {
    HaarFeatureType type;
    int x;
    int y;
    int width;
    int height;
} HaarFeature;
typedef struct {
    HaarFeature feature;
    float threshold;
    int polarity; // 1 或 -1
    float error;
    float alpha;
} WeakClassifier;
typedef struct {
    WeakClassifier* classifiers;
    int num_classifiers;
} StrongClassifier;
// --- 2. 工具函数 ---
// 模拟生成积分图 (仅用于演示)
unsigned long long* create_dummy_integral_image(int w, int h) {
    unsigned long long* ii = (unsigned long long*)malloc(w * h * sizeof(unsigned long long));
    for (int i = 0; i < h; i++) {
        for (int j = 0; j < w; j++) {
            // 模拟一个简单的梯度图像
            unsigned long long val = (i * w + j) % 256;
            if (j > 0) val += ii[i * w + j - 1];
            if (i > 0) val += ii[(i-1) * w + j];
            if (i > 0 && j > 0) val -= ii[(i-1) * w + j-1];
            ii[i * w + j] = val;
        }
    }
    return ii;
}
// 模拟加载样本
Sample* load_dummy_samples(const char* filename, int count, int w, int h) {
    Sample* samples = (Sample*)malloc(count * sizeof(Sample));
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        samples[i].width = w;
        samples[i].height = h;
        samples[i].integral_image = create_dummy_integral_image(w, h);
    }
    printf("Loaded %d dummy samples from %s\n", count, filename);
    return samples;
}
// 释放样本内存
void free_samples(Sample* samples, int count) {
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        free(samples[i].integral_image);
    }
    free(samples);
}
// --- 3. Haar 特征计算 ---
float calculate_feature_value(const HaarFeature* feature, const unsigned long long* ii, int w, int h) {
    int x = feature->x;
    int y = feature->y;
    int fw = feature->width;
    int fh = feature->height;
    auto get_rect_sum = [](const unsigned long long* ii, int x, int y, int w, int h, int img_w) {
        if (x + w > img_w || y + h > (int)(sizeof(ii)/sizeof(ii[0]))/img_w) return 0; // 简单边界检查
        return ii[y * img_w + x] + ii[(y + h) * img_w + (x + w)] - ii[(y + h) * img_w + x] - ii[y * img_w + (x + w)];
    };
    int img_w = w;
    float sum = 0;
    switch (feature->type) {
        case TWO_RECT_H: {
            int half_w = fw / 2;
            int sum1 = get_rect_sum(ii, x, y, half_w, fh, img_w);
            int sum2 = get_rect_sum(ii, x + half_w, y, fw - half_w, fh, img_w);
            sum = sum1 - sum2;
            break;
        }
        case TWO_RECT_V: {
            int half_h = fh / 2;
            int sum1 = get_rect_sum(ii, x, y, fw, half_h, img_w);
            int sum2 = get_rect_sum(ii, x, y + half_h, fw, fh - half_h, img_w);
            sum = sum1 - sum2;
            break;
        }
    }
    return sum;
}
// 模拟生成 Haar 特征池
HaarFeature* generate_haar_features(int sample_w, int sample_h, int num_features) {
    HaarFeature* features = (HaarFeature*)malloc(num_features * sizeof(HaarFeature));
    for (int i = 0; i < num_features; i++) {
        features[i].type = (i % 2 == 0) ? TWO_RECT_H : TWO_RECT_V;
        features[i].x = rand() % (sample_w / 2);
        features[i].y = rand() % (sample_h / 2);
        features[i].width = (rand() % (sample_w / 2)) + 10;
        features[i].height = (rand() % (sample_h / 2)) + 10;
        // 确保特征不超出边界
        if (features[i].x + features[i].width > sample_w) features[i].width = sample_w - features[i].x;
        if (features[i].y + features[i].height > sample_h) features[i].height = sample_h - features[i].y;
    }
    printf("Generated %d Haar features.\n", num_features);
    return features;
}
// --- 4. AdaBoost 训练 ---
// 简化的 find_best_weak_classifier
WeakClassifier find_best_weak_classifier(Sample* samples, int* labels, float* weights, int num_samples, 
                                         HaarFeature* features, int num_features, int sample_width, int sample_height) {
    WeakClassifier best_wc;
    best_wc.error = FLT_MAX;
    // 为了极大简化，我们只对前10个特征进行搜索
    int search_features = (num_features > 10) ? 10 : num_features;
    for (int f = 0; f < search_features; f++) {
        HaarFeature current_feature = features[f];
        float min_val = FLT_MAX, max_val = -FLT_MAX;
        // 找到当前特征在所有样本中的最大最小值，以确定阈值范围
        for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
            float val = calculate_feature_value(&current_feature, samples[i].integral_image, sample_width, sample_height);
            if (val < min_val) min_val = val;
            if (val > max_val) max_val = val;
        }
        // 简单地取中间值作为阈值
        float threshold = (min_val + max_val) / 2.0f;
        // 尝试两种极性
        for (int p = 1; p >= -1; p -= 2) {
            float error = 0.0f;
            for (int j = 0; j < num_samples; j++) {
                float val = calculate_feature_value(&current_feature, samples[j].integral_image, sample_width, sample_height);
                int prediction = (val * p >= threshold * p) ? 1 : -1;
                if (prediction != labels[j]) {
                    error += weights[j];
                }
            }
            if (error < best_wc.error && error > 1e-6) { // 避免完美分类器
                best_wc.feature = current_feature;
                best_wc.threshold = threshold;
                best_wc.polarity = p;
                best_wc.error = error;
            }
        }
    }
    if (best_wc.error == FLT_MAX) {
        // 如果没找到好的，创建一个随机分类器
        best_wc.error = 0.5;
        best_wc.alpha = 0;
        printf("Warning: Could not find a good weak classifier.\n");
    } else {
        best_wc.alpha = 0.5f * logf((1.0f - best_wc.error) / best_wc.error);
    }
    return best_wc;
}
StrongClassifier train_adaboost(Sample* pos_samples, Sample* neg_samples, int num_pos, int num_neg, 
                                 int T, int sample_width, int sample_height) {
    int total_samples = num_pos + num_neg;
    Sample* all_samples = (Sample*)malloc(total_samples * sizeof(Sample));
    int* labels = (int*)malloc(total_samples * sizeof(int));
    float* weights = (float*)malloc(total_samples * sizeof(float));
    for (int i = 0; i < num_pos; i++) {
        all_samples[i] = pos_samples[i];
        labels[i] = 1;
        weights[i] = 1.0f / (2.0f * num_pos);
    }
    for (int i = 0; i < num_neg; i++) {
        all_samples[num_pos + i] = neg_samples[i];
        labels[num_pos + i] = -1;
        weights[num_pos + i] = 1.0f / (2.0f * num_neg);
    }
    int num_features = 100; // 简化：只生成100个特征
    HaarFeature* features = generate_haar_features(sample_width, sample_height, num_features);
    StrongClassifier strong_classifier;
    strong_classifier.classifiers = (WeakClassifier*)malloc(T * sizeof(WeakClassifier));
    strong_classifier.num_classifiers = 0;
    for (int t = 0; t < T; t++) {
        printf("\n--- Iteration %d ---\n", t + 1);
        WeakClassifier wc = find_best_weak_classifier(all_samples, labels, weights, total_samples, features, num_features, sample_width, sample_height);
        if (wc.error >= 0.5) { // 如果错误率太高，提前终止
            printf("Error rate too high. Stopping training.\n");
            break;
        }
        float normalization_factor = 0.0f;
        for (int i = 0; i < total_samples; i++) {
            float val = calculate_feature_value(&wc.feature, all_samples[i].integral_image, sample_width, sample_height);
            int prediction = (val * wc.polarity >= wc.threshold * wc.polarity) ? 1 : -1;
            if (prediction == labels[i]) {
                weights[i] *= expf(-wc.alpha);
            } else {
                weights[i] *= expf(wc.alpha);
            }
            normalization_factor += weights[i];
        }
        for (int i = 0; i < total_samples; i++) {
            weights[i] /= normalization_factor;
        }
        strong_classifier.classifiers[strong_classifier.num_classifiers++] = wc;
        printf("Weak Classifier %d: Error=%.4f, Alpha=%.4f\n", t+1, wc.error, wc.alpha);
    }
    free(all_samples);
    free(labels);
    free(weights);
    free(features);
    return strong_classifier;
}
// --- 5. 使用强分类器进行预测 ---
int predict_strong_classifier(const StrongClassifier* sc, const Sample* sample) {
    float sum = 0.0f;
    for (int i = 0; i < sc->num_classifiers; i++) {
        const WeakClassifier* wc = &sc->classifiers[i];
        float val = calculate_feature_value(&wc->feature, sample->integral_image, sample->width, sample->height);
        float vote = wc->alpha * ( (val * wc->polarity >= wc->threshold * wc->polarity) ? 1.0f : -1.0f );
        sum += vote;
    }
    return (sum > 0) ? 1 : -1;
}
void free_strong_classifier(StrongClassifier* sc) {
    free(sc->classifiers);
    sc->classifiers = NULL;
    sc->num_classifiers = 0;
}
// --- 6. 主函数 ---
int main() {
    const int NUM_POS_SAMPLES = 100;
    const int NUM_NEG_SAMPLES = 100;
    const int T = 5; // 训练5个弱分类器
    const int SAMPLE_W = 24;
    const int SAMPLE_H = 24;
    // 1. 加载样本数据
    Sample* pos_samples = load_dummy_samples("positives.dat", NUM_POS_SAMPLES, SAMPLE_W, SAMPLE_H);
    Sample* neg_samples = load_dummy_samples("negatives.dat", NUM_NEG_SAMPLES, SAMPLE_W, SAMPLE_H);
    // 2. 训练 AdaBoost 模型
    printf("\nStarting AdaBoost training for T=%d...\n", T);
    StrongClassifier classifier = train_adaboost(pos_samples, neg_samples, NUM_POS_SAMPLES, NUM_NEG_SAMPLES, T, SAMPLE_W, SAMPLE_H);
    printf("\nTraining complete. Strong classifier has %d weak classifiers.\n", classifier.num_classifiers);
    // 3. 在训练样本上测试
    printf("\n--- Testing on training data ---\n");
    int correct = 0;
    for (int i = 0; i < NUM_POS_SAMPLES; i++) {
        if (predict_strong_classifier(&classifier, &pos_samples[i]) == 1) correct++;
    }
    printf("Positive accuracy: %.2f%% (%d/%d)\n", (float)correct / NUM_POS_SAMPLES * 100, correct, NUM_POS_SAMPLES);
    correct = 0;
    for (int i = 0; i < NUM_NEG_SAMPLES; i++) {
        if (predict_strong_classifier(&classifier, &neg_samples[i]) == -1) correct++;
    }
    printf("Negative accuracy: %.2f%% (%d/%d)\n", (float)correct / NUM_NEG_SAMPLES * 100, correct, NUM_NEG_SAMPLES);
    // 4. 释放内存
    free_samples(pos_samples, NUM_POS_SAMPLES);
    free_samples(neg_samples, NUM_NEG_SAMPLES);
    free_strong_classifier(&classifier);
    return 0;
}

如何编译和运行

  1. 将上述代码保存为 haar_adaboost.c。
  2. 使用支持 C11 的 C 编译器进行编译，GCC：
    gcc haar_adaboost.c -o haar_adaboost -lm

    (-lm 是为了链接数学库 libm)。

  3. 运行程序：
    ./haar_adaboost

如何扩展与优化

这个示例只是一个起点,要实现一个像 OpenCV 那样可用的系统，还需要进行大量的优化和扩展：

  1. 完整的 Haar 特征生成：

    • 实现所有类型的 Haar 特征（三矩形、四矩形）。
    • 生成所有可能的尺度（size）和位置（x, y）的特征，这是一个巨大的特征空间（24x24 的图像有超过 160,000 个特征）。

  2. 高效的训练算法：

    • 特征值排序：在 find_best_weak_classifier 中，对每个特征计算其所有样本的特征值，然后排序，这样可以在 O(N log N) 时间内找到最佳阈值，而不是 O(N^2)。
    • 提前终止：如果某个弱分类器的错误率高于 0.5（即比随机猜测还差），则应该丢弃它并重新选择特征，而不是继续训练。

  3. 级联分类器：

    • 将训练过程修改为训练多个阶段,每个阶段的目标是达到一个很高的检测率（99.9%）和可接受的误报率（50%）。
    • 每个阶段的训练数据是上一阶段分类错误的负样本。

  4. 图像金字塔和滑动窗口：

    • 检测：为了检测不同大小的人脸，需要将输入图像缩放成不同尺度的图像金字塔。
    • 在金字塔的每一层,使用一个固定大小的窗口（如 24x24）进行滑动，将窗口内的图像区域提取出来，转换成样本格式，然后用训练好的级联分类器进行判断。

  5. 数据 I/O：

    • 实现真实的文件 I/O，可以读取 .dat 文件或 OpenCV 的 opencv_createsamples 工具生成的样本文件。
    • 积分图也需要从原始图像计算,而不是模拟生成。

  6. 性能优化：

    • 使用 SIMD 指令（如 SSE, AVX）来并行计算多个 Haar 特征。
    • 使用多线程来加速特征计算和分类过程。

这个 C 语言实现为你提供了一个理解 Haar + AdaBoost 算法底层逻辑的绝佳机会，虽然它离一个完整的应用还有很长的路，但它清晰地展示了算法的每一个关键步骤。

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C语言Boyer-Moore算法如何高效实现字符串匹配？
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