訓練分類器總結篇（1）

2021-08-27 16:10:12 字數 2426 閱讀 1717

摸索了3天多的訓練分類器，身心俱備。不過還好弄懂了一些訓練的方法。之前在win7訓練沒成功過一次，怒裝win10系統，放win10上面訓練。opencv版本使用的是2.4.9.

1、找到正樣本和負樣本，使用「美圖看看」軟體來修改格式和尺寸。我這裡正樣本565張，負樣本687張。正樣本為有柱子的，負樣本為沒有柱子的。

2、建立資料夾，我這裡pos和neg是手機**的原圖，pos2和neg2是使用美圖看看軟體修改之後的。pos資料夾中的格式為.bmp，大小為20*20。neg資料夾中的格式為.bmp。把opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade放到同一資料夾下面。

之後開始準備正樣本，在pos2資料夾建立bat檔案，指令為：

dir /b > pos.dat
修改的路徑，如下圖

然後獲取訓練的vec檔案，指令為：

opencv_createsamples.exe -info pos2\pos.dat -vec pos\pos.vec -num 565 -w 20 -h 20
負樣本準備直接拿原圖就行了，最好也是.bmp格式，在neg2資料夾下面輸入指令：

dir /b > neg.dat
3、開始訓練，注意data檔案自己建立，下面的是開始訓練的截圖：指令：

4、如果出現錯誤，不必害怕，繼續連線前面的訓練資料繼續訓練就行。只要出現了stage的檔案，說明已經在訓練了，繼續訓練下去。

5、訓練成功截圖，總算得到了我所需要的「cascade.xml」檔案。

6、測試效果（含測試**），手機照的相片尺寸有點大，自己用軟體改小一點。

#include "opencv2\opencv.hpp"  


#include using namespace std;


using namespace cv;


int main()


vecto***ces; //建立乙個容器儲存檢測出來的臉  


mat gray;


cvtcolor(img, gray, cv_bgr2gray);//灰度圖轉化，提取haar特徵  


equalizehist(gray, gray);  //直方圖均衡  


//resize(gray, gray, size(128, 128), 0, 0, cv_inter_linear);  


ccf.detectmultiscale(gray, faces, 1.1, 3, 0, size(80, 225), gray.size()); //檢測臉,此處的size(x,y)引數x，y檢測前需調整到合適數值  


參考：
				
OpenCV訓練分類器
opencv訓練分類器 一 簡介 目標檢測方法最初由paul viola viola01 提出，並由rainer lienhart lienhart02 對這一方法進行了改善。該方法的基本步驟為 首先，利用樣本 大約幾百幅樣本 的 harr 特徵進行分類器訓練，得到乙個級聯的boosted分類器。分...

				
訓練Opencv分類器
由於在做乙個專案的需要，接觸到opencv。並使用其中的機器識別，自己會的實在不多。在使用它自帶的人臉分類器時，用自己的arm板上的攝像頭拍的，基本上識別不出。於是自己想訓練乙個分類器 用自己arm板上的攝像頭拍 給自己在專案中使用。於是找了個教室，拍了三百張 回去做分類器。開始以為做分類器會很麻煩...

				
OpenCV訓練分類器
一 簡介 目標檢測方法最初由paul viola viola01 提出，並由rainer lienhart lienhart02 對這一方法進行了改善。該方法的基本步驟為 首先，利用樣本 大約幾百幅樣本 的 harr 特徵進行分類器訓練，得到乙個級聯的boosted分類器。分類器中的 級聯 是指最終...