Opencv訓練自己分類器

注：此文是我整理了網上的各方資料彙集而成，由於在實踐中遇到了很多坑，所以把自己的成功訓練的經驗寫下來做個筆記給大家做個參考

1.準備訓練樣本圖片

1.1樣本的採集：

      樣本圖片最好使用灰度圖，且最好根據實際情況做一定的預處理；樣本數量越多越好，儘量高於1000，樣本間差異性越大越好

正負樣本比例為1：3最佳；尺寸為20x20最佳。

1.1.1正樣本

        訓練樣本的尺寸為20*20(opencv推薦的最佳尺寸)，且所有樣本的尺寸必須一致。如果不一致的或者尺寸較大的，可以先將所有樣本統一縮放到20*20。

 以下就是我用來訓練的正樣本：

1.1.2負樣本

 這裡要提醒一下，雖然負樣本就是樣本中不存在正樣本的內容。但也不能隨意的找些圖片來作為負樣本，比如什麼天空，大海，森林等等。最好是根據不同的專案選擇不同的負樣本，比如一個專案是做機場的人臉檢測，那麼就最好從現場拍攝一些圖片資料回來，從中採集負樣本。其實正樣本的採集也應該這樣。不同的專案，就採集不同的正樣本和負樣本。因為專案不同，往往相機的安裝規範不同，場景的拍攝角度就不同。

1.1.3 準備好工作目錄

negdata目錄: 放負樣本的目錄

posdata目錄： 放正樣本的目錄

xml目錄： 新建的一個目錄，為之後存放分類器檔案使用

negdata.txt: 負樣本路徑列表

posdata.txt: 正樣本路徑列表

pos.vec: 後續自動生成的樣本描述檔案

opencv_createsamples.exe: 生成樣本描述檔案的可執行程式(opencv自帶)

opencv_haartraining.exe: 樣本訓練的可執行程式(opencv自帶)

將下圖中的所有檔案拷貝到樣本同級目錄

1.1.4生成樣本描述檔案

1，生成正樣本描述檔案

進入posdata目錄

執行dir /b/s/p/w *.jpg > pos.txt

2，生成負樣本描述檔案

進入negdata目錄

執行dir /b/s/p/w *.jpg > neg.txt

開啟正負樣本描述檔案如圖：

將jpg全部替換成下面的格式

圖中劃線處為圖片畫素大小

將正負樣本描述檔案拷貝到與opencv_createsamples.exe檔案同一目錄

1.1.5生成.vec檔案

opencv_createsamples.exe -vec pos.vec -info pos.txt -num 18500 -w 20 -h 20

opencv_createsamples.exe -vec neg.vec -info neg.txt -num 10500 -w 50 -h 50

說明：

-info，指樣本說明檔案

-vec，樣本描述檔案的名字及路徑

-num，總共幾個樣本，要注意，這裡的樣本數是指標定後的20x20的樣本數，而不是大圖的數目，其實就是樣本說明檔案第2列的所有數字累加

-w -h指明想讓樣本縮放到什麼尺寸。這裡的奧妙在於你不必另外去處理第1步中被矩形框出的圖片的尺寸，因為這個引數幫你統一縮放！(我們這裡準備的樣本都是20*20)

1.1.6訓練樣本

新建檔案traincascade.bat

把

opencv_traincascade.exe -data xml -vec pos.vec -bg neg.txt -numPos 500 -numNeg 656 -numStages 20 -w 20 -h 20 -mode ALL

pause

複製進去儲存

把pos.txt和neg.txt改回如圖格式（注意：這一步至關中重要）

然後雙擊traincascade.bat進行訓練

說明：

點選訓練後會出現如圖所示代表正確訓練中

訓練結束後會在xml目錄下生成如圖檔案（其中cascade.xml就是我們訓練得到的分類器）