opencv训练分类器

本文转至http://blog.csdn.net/kevin_ut/article/details/5838389，在此感谢他的博文，让我成功训练了自己的分类器。

参考英文资料网址： http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e

 

 

 

整个过程分为两步：

1.      创建样本

2.      训练分类器

 

现在让我一一讲述。

 

1.      创建样本

 

◆     样本分两种： 正样本与负样本（也有人翻译成：正例样本和反例样本），其中正样本是指待检目标样本(例如人脸，汽车，鼻子等)，负样本指其它任意图片。

 

◆     所有样本图片都应该有同一尺寸，如20 * 20，并放在相应文件目录下，

 

 

◆     集合文件格式（collection file format）和描述文件格式（description file format）

 

集合文件格式（collection file format）就是如下形的描述文件：

 

[filename]

[filename]

[filename]

             …

…

 

描述文件格式（description file format）就是如下形的描述文件：

[filename] [# of objects] [[x y width height] [... 2nd object] ...]

[filename] [# of objects] [[x y width height] [... 2nd object] ...]

[filename] [# of objects] [[x y width height] [... 2nd object] ...]

…

….

 

(x, y) 指左上角的坐标，width和 height 分别是样本的宽和高，这里我的图片是20*20的，所以两个值都是20

 

◆     负样本用集合文件格式描述，正样本用描述文件格式描述！（这点网上很多文章都搞错了！）

 

 

 

 

▼创建样本步骤：

 

一．         把所有正样本图片放在posdata的文件夹下，把所有负样本图片放在negdata文件夹下

 

（这里我以人脸图片样本为例）

 

 

 

（注：以上这些 20*20 的图片均来自MIT人脸库，可以在csdn下载）

 

二．         分别为正样本和负样本创建描述文件

 

A．  为正样本创建描述文件格式文件info.txt，并且把这个文件放在与样本图片同一目录下，例如我的目录为C:/OpenCV2.1/bin/posdata

a)      在命令行下 输入以下命令： dir /b > info.txt

 

b)      打开info.txt, 按ctrl+h, 把所有的bmp 换成 bmp 1 0 0 20 20

c)      删除info.txt最后一行的 “info.txt”

d)      结果如下：

 

 

 

 

B．  为负样本创建集合文件格式文件bg.txt, 并且把这个文件放在与样本图片同一目录下，例如我的目录为I:/negdata

a)      在命令行下 输入以下命令： dir /b > bg.txt

b)      删除bg.txt最后一行的 “bg.txt”

c)      结果如下：

 

 

 

 

 

三．         创建样本。

Opencv 自带有创建样本的exe 文件，在 …/OpenCV2.1/bin 目录下， 这里我创建10个sample:

命令是： opencv_createsamples.exe -info C:/OpenCV2.1/bin/posdata/info.txt -vec a.vec -num 10 -w 20 -h 20

如图： 

结果如图：

 

 

（关于 opencv_createsamples.exe 的参数用法，在参考英文资料网址http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e，里有详细介绍；

 

需要说明的是，我这里用的参数并没有 –bg， 因为根据那份文档，有了 –vec 和 –info 之后，就表示：Create training samples from some （从很多正样本中创建sample, 没有distortions）

 

      经历千辛万苦，我们终于看到sample被创建成功了，接下来的工作就简单多了

 

▼训练分类器

 

还是在…/OpenCV2.1/bin目录下，输入命令：

opencv_haartraining.exe  -data data -vec C:/OpenCV2.1/bin/a.vec -bg I:/negdata/bg.txt -npos 250 -nneg 800 -nstages 4 -nsplits 2 -mem 512 -nonsym -w 20 -h 20 -minpos 100

 

 

 

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（注意：

1.      参数-vec 一定要是刚刚创建样本产生的a.vec，且把完整路径也写上去，我试过用相对路径，但总会训练失败； bg.txt 也要用绝对路径；

2.      –w 和 –h 都要写上与样本大小的一致的尺寸

3.      若遇到“内存什么不能read”的问题，很有可能是bg.txt的格式有误，回去

4.      关于 opencv_haartraining.exe 的参数用法，在参考英文资料网址http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e，里有详细介绍

）

 

结果如下：

 

（可能实际结果与上图有出入， 但看到最后的 ，就说明训练成功了。

 

在bin目录会生成一份可爱的data.xml文档，这个就是我们想要的结果了！