opencv训练图像集中文版.doc

级联分类器训练 级联分类器的工作主要包括两个阶段：训练和检测。检测阶段一个OpenCV文件的objdetect 模块的文档。文档介绍了级联分类器的基本信息。目前的指南描述了如何训练级联分类器：一个训练数据和运行应用程序准备。 重要的笔记 OpenCV里有两个应用训练级联分类器：opencv_haartraining和opencv_traincascade。opencv_traincascade是一个较新的版本，用C++按照OpenCV 2.x API。但这两个应用程序之间的主要区别是，opencv_traincascade支持 Haar [Viola2001] LBP [Liao2007]（局部二值模式）的。Haar特征LBP特征整数，所以LBP训练和检测用Haar特征快好几倍。LBP和Haar检测质量取决于：首先训练数据训练参数。训练一Haar的分类有几乎相同的质量。 opencv_traincascade和opencv_haartraining不同的文件格式存储训练好的分类器。值得注意的是，新的级联检测接口（见objdetect模块的级联分类器类）格式。opencv_traincascade可以旧格式（）训练好的级联。但opencv_traincascade和opencv_haartraining无法中断另一种格式（）分类器进一步。 注意，opencv_traincascade应用程序可以使用TBB多线程。在多核模式使用OpenCV必须TBB来构建。 一些相关的辅助工具。 opencv_createsamples是用来准备正训练测试样本集的。pencv_createsamples产生一个opencv_haartraining和opencv_traincascade格式样本数据集。输出*.VEC为后缀的文件，它是一种包含图像二 进制格式。 opencv_performance可用于评估分类器的质量，但opencv_haartraining的 训练。它需要一个图像标记集合，分类报告性能，即找到的对象，没有对象的数量警报的数量等信息。 因为opencv_haartraining是一个过时的应用，只opencv_traincascade进行进一步。opencv_traincascade准备opencv_createsamples工具是必需的，所以。 opencv_createsamples样品来自任意图像。这些图像必须不包含检测对象。负样本一个特殊的文件。这是一个在它的每一行包含一个负样本图像的文件名的文本文件（相对于描述文件的目录）。这个文件必须手动创建。注意，负样本和样本图像也被称为背景样本或背景样本图像，并在此文件中是。图像可以具有不同的尺寸。但每个图像应该是（但不一定）大于训练窗口的大小，因为这些图像来进行/img img1.jpg img2.jpg bg.txt 文件bg.txt img/img1.jpg img/img2.jpg 正样本 正样本用opencv_createsamples工具来创建。他们可能是从一个对象单帧图像或先前标记的图像集合创建。 请注意，你需要一个大的数据集把它送给你之前提到的，因为它只适用于透视变换。例如，你可能需要一个opencv标志物体，但你绝对需要成百。在你应该考虑所有的种族和年龄组，情绪胡子风格。 因此，一个单帧的物体图像可能包含公司徽标。那么一大的随机旋转从给定的创造，改变标志的强度以及放置标志的任意背景的数量和范围的随机性可以通过opencv_createsamples命令行参数控制。 命令行参数： -vec vec_file_name 中包含的训练。 -img image_file_name 源对象的图像（如，公司标志）。 -bg background_file_name -num number_of_samples 产生正样本的数量 -bgcolor background_color 背景颜色（目前灰度图像被假定）；背景颜色为透明色。因为可能有压缩失真， -bgthresh被指定。所有像素bgcolor-bgthresh 到bgcolor+bgthresh的范围内被认为是透明的。 -bgthresh background_color_threshold -inv 如果指定，颜色。 -randinv 如果指定，颜色将。 -maxidev max_intensity_deviation 在样像素最大强度偏差。 -maxxangle max_x_rotation_angle -maxyangle max_y_rotation_angle -maxzangle max_z_rotation_angle 最大旋转角度一定的弧度。 -show 有用的调试选项。如果指