曾經，糾結過haartraining中條件宏ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_SQ的使用，主要對它的代碼結構和內容不解，針對這個條件宏，自己專門看了Gentle Adaboost的papers，才得以徹底理解代碼含義，我想也有童鞋同樣對這段代碼比較困惑，所以寫下這篇博客，與大家分享。代碼如下所示：
#define ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_SQ( suffix, type ) \
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD( sq_##suffix, type, \
/* calculate error (sum of squares) */ \
/* err = sum( w * (y - left(rigt)Val)^2 ) */ \
curlerror = wyyl + curleft * curleft * wl - 2.0F * curleft * wyl; \
currerror = (*sumwyy) - wyyl + curright * curright * wr - 2.0F * curright * wyr; \
)（轉載請註明：http://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/42242565）
對於這段代碼，最好的方式應該事先了解背後的原理，這段代碼可以說是專門爲Gentle Adaboost服務，Gentle Adaboost是四大Adaboost之一，有興趣的童鞋可以去谷歌學術上看看相關文章，我這裏只給出該段代碼的文字算法流程，大家對照着文字看代碼，就能得到更清晰的理解。
裏面的集中度也就是置信度的意思，ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD定義如下（我根據上面的流程，對代碼進行了註釋）：
#define ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD( suffix, type, error ) \
CV_BOOST_IMPL int icvFindStumpThreshold_##suffix( \
uchar* data, size_t datastep, // 樣本HAAR特徵值 \
uchar* wdata, size_t wstep, // 樣本權值 \
uchar* ydata, size_t ystep, // 樣本類別 \
uchar* idxdata, size_t idxstep, int num, // 實際樣本序列 \
float* lerror, //閾值左側錯誤率 \
float* rerror, //閾值右側錯誤率 \
float* threshold, float* left, float* right, // 閾值和左右置信度 \
float* sumw, float* sumwy, float* sumwyy ) // 這個不用解釋了 \
{ \
int found = 0; \
float wyl = 0.0F; \
float wl = 0.0F; <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px;">// 閾值左側權值和</span><span style="font-size: 12px; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> <span style="white-space:pre"> </span> \</span>
float wyyl = 0.0F; \
float wyr = 0.0F; \
float wr = 0.0F; <span style="font-size: 12px; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">// 閾值右側權值和</span><span style="font-size: 12px; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> </span>
<span style="white-space:pre"> </span> \
\
float curleft = 0.0F; // 左分支置信度 \
float curright = 0.0F; <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px;">// 右分支置信度</span>
\
float* prevval = NULL; // 中間值，調試用 \
float* curval = NULL; \
float curlerror = 0.0F; // 閾值左側錯誤率 \
float currerror = 0.0F; <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px;">// 閾值右側錯誤率</span>
\
float wposl; \
float wposr; \
\
int i = 0; \
int idx = 0; \
\
wposl = wposr = 0.0F; \
if( *sumw == FLT_MAX ) \
{ \
/* calculate sums */ \
float *y = NULL; \
float *w = NULL; \
float wy = 0.0F; \
\
*sumw = 0.0F; \
*sumwy = 0.0F; \
*sumwyy = 0.0F; \
for( i = 0; i < num; i++ ) \
{ \
idx = (int) ( *((type*) (idxdata + i*idxstep)) ); \
w = (float*) (wdata + idx * wstep); \
*sumw += *w; \
y = (float*) (ydata + idx * ystep); \
wy = (*w) * (*y); \
*sumwy += wy; \
*sumwyy += wy * (*y); \
} \
} \
// 遍歷當前特徵值序列的每個元素（閾值），判斷是否存在最優閾值 \
for( i = 0; i < num; i++ ) \
{ \
idx = (int) ( *((type*) (idxdata + i*idxstep)) ); \
curval = (float*) (data + idx * datastep); \
/* for debug purpose */ \
if( i > 0 ) assert( (*prevval) <= (*curval) ); \
\
wyr = *sumwy - wyl; \
wr = *sumw - wl; \
// 計算置信度，也就是集中度 \
if( wl > 0.0 ) curleft = wyl / wl; \
else curleft = 0.0F; \
\
if( wr > 0.0 ) curright = wyr / wr; \
else curright = 0.0F; \
// 此處爲插入代碼段，計算閾值左右error（<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px;">curlerror, currerror</span>）
error \
// 判斷當前curval，found爲1代表找到最優閾值，意味着當前弱分類器最優
if( curlerror + currerror < (*lerror) + (*rerror) ) \
{ \
(*lerror) = curlerror; \
(*rerror) = currerror; \
*threshold = *curval; \
if( i > 0 ) { \
*threshold = 0.5F * (*threshold + *prevval); \
} \
*left = curleft; \
*right = curright; \
found = 1; \
} \
// 計算值curval左側的wl，wyl，wyyl
do \
{ \
wl += *((float*) (wdata + idx * wstep)); \
wyl += (*((float*) (wdata + idx * wstep))) \
* (*((float*) (ydata + idx * ystep))); \
wyyl += *((float*) (wdata + idx * wstep)) \
* (*((float*) (ydata + idx * ystep))) \
* (*((float*) (ydata + idx * ystep))); \
} \
while( (++i) < num && \
( *((float*) (data + (idx = \
(int) ( *((type*) (idxdata + i*idxstep))) ) * datastep)) \
== *curval ) ); \
--i; \
prevval = curval; \
} /* for each value */ \
\
return found; \
}當時覺得很奇怪，內部條件宏ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD括號內明明只有 suffix, type, error 三個參數，怎麼調用傳遞的時候
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD( sq_##suffix, type, \
/* calculate error (sum of squares) */ \
/* err = sum( w * (y - left(rigt)Val)^2 ) */ \
curlerror = wyyl + curleft * curleft * wl - 2.0F * curleft * wyl; \
currerror = (*sumwyy) - wyyl + curright * curright * wr - 2.0F * curright * wyr; \裏面卻是上面這個樣子，前面兩個參數，外加兩句代碼行？
後來弄明白了，我們注意看ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD中的error的相關使用就知道了，在ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD中間，孤零零的一句代碼
\
error \
\原來error不能說的上是條件宏的一個參數，他就是一個代碼段，調用的時候，相當於直接把代碼段粘貼到上面的位置！
爲啥要這麼用呢，原因就是error代表的代碼段，複用率十分高，所以索性直接寫成這樣的形式，對於函數之間很像的時候，這樣做是一個不錯的選擇，我們遇到這種情況，一般是新創建一個函數，代碼可能沒有條件宏的方式美觀。看來opencv還是很給力的。
類似的宏還有：
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_MISC( 16s, short )
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_MISC( 32s, int )
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_MISC( 32f, float )
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_GINI( 16s, short )
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_GINI( 32s, int )
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_GINI( 32f, float )
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_ENTROPY( 16s, short )
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_ENTROPY( 32s, int )
ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_ENTROPY( 32f, float )此外，sq_##suffix起到了連接字符串的功能，如果suffix是16s，那麼sq_##suffix實際上就是sq_16s，再然後，直接指向相關函數。
