TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解之（七）

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aihot 2017-04-27 20:10:03 OpenCV | 查看评论

float thrN; //Negative threshold

float thrP; //Positive thershold

//NN Members

std::vector<cv::Mat> pEx; //NN positive examples

std::vector<cv::Mat> nEx; //NN negative examples

};

FerNNClassifier.cpp

/*
* FerNNClassifier.cpp
*/
#include <FerNNClassifier.h>
using namespace cv;
using namespace std;
void FerNNClassifier::read(const FileNode& file){
///Classifier Parameters
//下面这些参数通过程序开始运行时读入parameters.yml文件进行初始化
valid = (float)file["valid"];
ncc_thesame = (float)file["ncc_thesame"];
nstructs = (int)file["num_trees"]; //树木（由一个特征组构建，每组特征代表图像块的不同视图表示）的个数
structSize = (int)file["num_features"]; //每棵树的特征个数，也即每棵树的节点个数；树上每一个特征都作为一个决策节点
thr_fern = (float)file["thr_fern"];
thr_nn = (float)file["thr_nn"];
thr_nn_valid = (float)file["thr_nn_valid"];
}
void FerNNClassifier::prepare(const vector<Size>& scales){
acum = 0;
//Initialize test locations for features
int totalFeatures = nstructs * structSize;
//二维向量包含全部尺度（scales）的扫描窗口，每个尺度包含totalFeatures个特征

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