正式使用opencv里的训练和检测-opencvcreatesamplesopencvtraincascade.docxVIP

?  HYPERLINK /wuxiaoyao12/article/details正式使用opencv里的训练和检测 - opencv_createsamples、opencv_traincascade 分类：? HYPERLINK /wuxiaoyao12/article/category/1076716 OpenCV2014-09-12 14:06?2993人阅读? HYPERLINK /wuxiaoyao12/article/details\l comments 评论(13)? HYPERLINK javascript:void(0); \o 收藏 收藏? HYPERLINK /wuxiaoyao12/article/details\l report \o 举报 举报  HYPERLINK /tag/opencv_traincascade \t _blank opencv_traincascade HYPERLINK /tag/opencv_createsamples \t _blank opencv_createsamples 好久没有来写blog了，学生生涯终结，就不好好总结了，今天把opencv里关于adaboost训练和检测的过程记录下来，方便别人也方便自己~~~啊哈哈~~~~ 一、基础知识准备 首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行基础知识补充啊，网上一大堆资料，同志们速度去查阅。我的资源里也有，大家去下载吧，这些我想都不是大家能直接拿来用的，我下面将直接手把手告诉大家训练怎么操作，以及要注意哪些细节。 二、关于正样本的准备 1、采集正样本图片 因为正样本最后需要大小归一化，所以我在采集样本的时候就直接把它从原图里抠出来了，方便后面缩放嘛，而不是只保存它的框个数和框位置信息（框个数、框位置信息看下一步解释），在裁剪的过程中尽量保持样本的长宽比例一致。比如我最后要归一化成20 X 20，在裁剪样本的时候，我都是20X20或者21X21、22X22等等，最大我也没有超过30X30（不超过跟我的自身用途有关，对于人脸检测这种要保证缩放不变性的样本，肯定就可以超过啦），我资源里也给出可以直接用的裁剪样本程序。 2、获取正样本路径列表 在你的图片文件夹里，编写一个bat程序（get route.bat，bat是避免每次都需要去dos框输入，那里又不能复制又不能粘贴！），如下所示： 运行bat文件，就会生成如下dat??件： 把这个dat文件中的所有非图片的路径都删掉，比如上图的头两行，再将bmp 替换成 bmp 1 0 0 20 20，如下： （1代表个数，后四个分别对应 left top width height，如果我们之前不是把样本裁剪下来的，那么你的这个dat可能就长成这样1. bmp 3 1 3 24 24 26 28 25 25 60 80 26 26，1.bmp是完全的原图啊，你之前的样本就是从这张图上扣下来的） 3、获取供训练的vec文件 这里，我们得利用opencv里的一个程序叫opencv_createsamples.exe，可以把它拷贝出来。针对它的命令输入也是写成bat文件啦，因为cascade训练的时候用的是vec。如下： 运行bat，就在我们得pos文件夹里生成了如下vec文件： 就此有关正样本的东西准备结束。 三、关于负样本的准备 这个特别简单，直接拿原始图，不需要裁剪抠图（不裁剪还能保证样本的多样性），也不需要保存框（网上说只要保证比正样本大小大哈，大家就保证吧），只要把路径保存下来。同正样本类似，步骤图如下： 至此有关负样本的也准备完成。 四、开始训练吧 这里我们用opencv_traincascade.exe（opencv_haartraining.exe的用法跟这个很相似，具体需要输入哪些参数去看opencv的源码吧，网上资料也有很多，主要是opencv_traincascade.exe比opencv_haartraining.exe包含更多的特征，功能齐全些啊），直接上图： 命令输入也直接用bat文件，请务必保证好大小写一致，不然不予识别参数。小白兔，跑起来~~~ 这是程序识别到的参数，没有错把，如果你哪个字母打错了，你就会发现这些参数会跟你预设的不一样啊，所以大家一定要看清楚了~~~~ 跑啊跑啊跑啊跑，如下： 这一级的强训练器达到你预设的比例以后就跑去训练下一级了，同志们那个HR比例不要设置太高，不然会需要好多样本，然后stag