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

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,3);

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

pClassifier->detectMultiScale(matImage,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();

转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4298002e010153hn.html#cmt_3085837