vector矩形框聚合拟合

groupRectangle函数实现矩形框聚合。原因：多尺度检测后，获取的矩形之间会存在重合、重叠和包含关系。因尺度缩放，可能导致同一个目标在多个尺度上被检测出来，故有必要进行融合。OpenCV中实现的融合有两种：1）按权重合并；2）使用Meanshift算法进行合并。

下面是简单的合并，其直接按照位置和大小关系进行合并。

其实现主要为：1）多所有矩形按照大小位置合并成不同的类别；

2）将同类别中的矩形合并成一个矩形，当不满足给出阈值条件时，矩形被舍弃，否则留下。

partition函数详解

templateclass _EqPredicate> int
partition( const std::vector<_Tp>& _vec, std::vector<int>& labels,
          _EqPredicate predicate=_EqPredicate())
{
    int i, j, N = (int)_vec.size();
    const _Tp* vec = &_vec[0];
 
    const int PARENT=0;
    const int RANK=1;
 
    std::vector<int> _nodes(N*2);
    int (*nodes)[2] = (int(*)[2])&_nodes[0];
 
    // The first O(N) pass: create N single-vertex trees
    // nodes[i][PARENT] = -1表示无父节点，所有节点初始化为单独的节点
    for(i = 0; i < N; i++)
    {
        nodes[i][PARENT]=-1;
        nodes[i][RANK] = 0;
    }
 
    // The main O(N^2) pass: merge connected components
    // 每一个节点都和其他所有节点比较，看是否属于同一类
    // 属于同一类的判断 predicate(vec[i], vec[j]),predicate为传入的SimilarRects
    // SimilarRects判断两个矩形框的四个相应顶点的差值的绝对值都在deta范围内，则认为属于同一类，否则是不同类
    // 两层for循环和后面的压缩策略保证了最终形成很多类，每一类以根节点为中心，该类的其余节点的父节点指向根节点
    for( i = 0; i < N; i++ )
    {
        int root = i;
 
        // find root
        // 寻找根节点，每次都是和每个节点对应的根节点比较，如果是单独的节点，根节点就是本身
        while( nodes[root][PARENT] >= 0 )
            root = nodes[root][PARENT];
 
        for( j = 0; j < N; j++ )
        {
            // 同一节点或两个节点的矩形框差距大，则不连接
            if( i == j || !predicate(vec[i], vec[j]))
                continue;
            int root2 = j;
 
            // 寻找可以归为同一类节点的根节点，每次都是和对应的根节点先链接
            // 即比较两个节点的矩形框，连接时，使用两个节点对应的两个根节点
            // 这样保证了已经连接在同一类的不在连接，不同类的也容易连接
            while( nodes[root2][PARENT] >= 0 )
                root2 = nodes[root2][PARENT];
            // 保证已经连接在同一类的不再连接
            if( root2 != root )
            {
                // unite both trees
                // rank表示级别，根节点rank大为0，普通点rank为0，并且根节点的rank随着连接同级根节点的次数增多而增大
                int rank = nodes[root][RANK], rank2 = nodes[root2][RANK];
                // root为根节点，root2为单独节点，将root2连接到root上，根节点不变
                if( rank > rank2 )
                    nodes[root2][PARENT] = root;
                // 当root和root2都为根节点，将root连接到root2，并将root2对应的rank加1，root2为根节点，root为单独点，将root连接
                // 到root2上。二者都将根节点更新为root2
                else
                {
                    nodes[root][PARENT] = root2;
                    nodes[root2][RANK] += rank == rank2;
                    root = root2;
                }
                // 根节点的parent必须小于0
                CV_Assert( nodes[root][PARENT] < 0 );
 
                int k = j, parent;
 
                // compress the path from node2 to root
                // 下一级节点通过它的根节点连接到上一级根节点时，直接将下一级节点和根节点都连接到上级的根节点
                // 如果是单独的节点连接到某个根节点，循环不改变任何值
                while( (parent = nodes[k][PARENT]) >= 0 )
                {
                    nodes[k][PARENT] = root;
                    k = parent;
                }
 
                // compress the path from node to root
                // 同一级节点通过它的根节点连接到同级的根节点，直接将该节点和根节点都连接到同级的根节点，如果是单独
                // 的节点连接到某个根节点，循环不改变任何值
                k = i;
                while( (parent = nodes[k][PARENT]) >= 0 )
                {
                    nodes[k][PARENT] = root;
                    k = parent;
                }
            }
        }
    }
 
    // Final O(N) pass: enumerate classes
    labels.resize(N);
    // 总分类数
    int nclasses = 0;
 
    for( i = 0; i < N; i++ )
    {
        int root = i;
        while( nodes[root][PARENT] >= 0 )
            root = nodes[root][PARENT];
        // re-use the rank as the class label
        // 小于0，则已经统计过
        if( nodes[root][RANK] >= 0 )
            nodes[root][RANK] = ~nclasses++;
        // 每个根节点保存着类别ID的非值，其非值小于0
        labels[i] = ~nodes[root][RANK];
    }
 
    return nclasses;
}
 
} // cv

 

 

void groupRectangles(std::vector& rectList, int groupThreshold, double eps,
                     std::vector<int>* weights, std::vector<double>* levelWeights)
{
    if( groupThreshold <= 0 || rectList.empty() )
    {
        if( weights )
        {
            size_t i, sz = rectList.size();
            weights->resize(sz);
            for( i = 0; i < sz; i++ )
                (*weights)[i] = 1;
        }
        return;
    }
 
    std::vector<int> labels;
    // 调用partition函数，将所有的矩形框初步分为几类，其中labels为每个矩形框对应的类别编号，eps为判断两个矩形框是否属于
    // 同一类的控制参数。如果两个矩形框的四个相应顶点的差值的绝对值都在deta范围内，则认为属于同一类，否则是不同类。
    int nclasses = partition(rectList, labels, SimilarRects(eps));
 
    std::vector rrects(nclasses);
    std::vector<int> rweights(nclasses, 0);
    std::vector<int> rejectLevels(nclasses, 0);
    std::vector<double> rejectWeights(nclasses, DBL_MIN);
    int i, j, nlabels = (int)labels.size();
    for( i = 0; i < nlabels; i++ )
    {
        int cls = labels[i];
        rrects[cls].x += rectList[i].x;
        rrects[cls].y += rectList[i].y;
        rrects[cls].width += rectList[i].width;
        rrects[cls].height += rectList[i].height;
        rweights[cls]++;
    }
 
    bool useDefaultWeights = false;
 
    if ( levelWeights && weights && !weights->empty() && !levelWeights->empty() )
    {
        for( i = 0; i < nlabels; i++ )
        {
            int cls = labels[i];
            if( (*weights)[i] > rejectLevels[cls] )
            {
                rejectLevels[cls] = (*weights)[i];
                rejectWeights[cls] = (*levelWeights)[i];
            }
            else if( ( (*weights)[i] == rejectLevels[cls] ) && ( (*levelWeights)[i] > rejectWeights[cls] ) )
                rejectWeights[cls] = (*levelWeights)[i];
        }
    }
    else
        useDefaultWeights = true;
    // 计算每一类别的平均矩形框位置，即每一个类别最终对应一个矩形框
    for( i = 0; i < nclasses; i++ )
    {
        Rect r = rrects[i];
        float s = 1.f/rweights[i];
        rrects[i] = Rect(saturate_cast<int>(r.x*s),
             saturate_cast<int>(r.y*s),
             saturate_cast<int>(r.width*s),
             saturate_cast<int>(r.height*s));
    }
 
    rectList.clear();
    if( weights )
        weights->clear();
    if( levelWeights )
        levelWeights->clear();
    // 再次过滤上面分类中得到的所有矩形框
    for( i = 0; i < nclasses; i++ )
    {
        Rect r1 = rrects[i];
        int n1 = rweights[i];
        double w1 = rejectWeights[i];
        int l1 = rejectLevels[i];
 
        // filter out rectangles which don't have enough similar rectangles
        // 将每一类别中矩形框个数较少的类别过滤掉。
        if( n1 <= groupThreshold )
            continue;
        // filter out small face rectangles inside large rectangles
        // 将嵌在大矩形框内部的小矩形框过滤掉。最后剩下的矩形框为聚类的结果。
        for( j = 0; j < nclasses; j++ )
        {
            int n2 = rweights[j];
 
            if( j == i || n2 <= groupThreshold )
                continue;
            Rect r2 = rrects[j];
 
            int dx = saturate_cast<int>( r2.width * eps );
            int dy = saturate_cast<int>( r2.height * eps );
 
            if( i != j &&
                r1.x >= r2.x - dx &&
                r1.y >= r2.y - dy &&
                r1.x + r1.width <= r2.x + r2.width + dx &&
                r1.y + r1.height <= r2.y + r2.height + dy &&
                (n2 > std::max(3, n1) || n1 < 3) )
                break;
        }
 
        if( j == nclasses )
        {
            rectList.push_back(r1);
            if( weights )
                weights->push_back(useDefaultWeights ? n1 : l1);
            if( levelWeights )
                levelWeights->push_back(w1);
        }
    }
}

 

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