众所周知,opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器,也就是说已经有现成的xml文件供你用。如果我们不做人脸识别或者行人检测,而是想做点其他的目标检测该怎么做呢?答案自然是自己训练一个特定的训练器。opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器,svm的训练以及分类很简单,这里不再赘述,这里谈谈级联分类器的训练。级联分类器可是好东西,opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法,这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性。以下是本系列教程的总体流程:

1.训练前的准备:opencv_createsamples.exe和 opencv_traincascade.exe程序的编译

2.级联分类器的训练

3.级联分类器的应用

===================

1.训练的准备在开始训练分类器前需要先获取到opencv_createsamples.exe以及opencv_traincascade.exe,有两种方式:第一自己编译,可以按照博客的内容自己编译,不过按照该方法最后运行出来的结果没有这两个可执行程序产生;第二拿别人编译好的文件,从链接http://en.pudn.com/downloads204/sourcecode/graph/texture_mapping/detail958471_en.html处下载整个工程,在bin目录下有这两个文件,不过是opencv2.2版本的不影响,要用的时候把整个工程的文件(exe+dll)同时拷出来,否则会报“找不到dll”的错误。

2.分类器的训练:

按照帖子http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html的操作一步步做下去,注意事项见:

http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/10470839

结合自己的经验补充如下:

1.在train时,numPos是指每个stage上用的正样本数,一般取vec里面的正样本数的90%;

目前卡在错误:

===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed   16 : 16
Train dataset for temp stage can not be filled. Branch training terminated.

找了半天资料试了之后仍旧无解,准备换台机子试试,to be continue...

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