其实主要是MinGW版本的OpenCV里带的两个训练分类器(opencv_traincascade.exe)的文件在我电脑上无法使用,可能库冲突,具体问题没有深究,就干脆再下载了一个VC版本是OpenCV,VC版本里opencv_traincascade.exe文件是可以正常使用。 其实下载的VC版本OpenCV主要是为了用这两个文件(opencv_traincascade.exe、opencv_createsamples....
mkdir data #用于存储Cascade分类器数据 1. 训练分类器 opencv_traincascade -data data -vec positives.vec -bg bg.txt -numPos 4 -numNeg 10 -numStages 16 -w 50 -h 50 1. 字段说明如下: -data data:训练后data目录下会存储训练过程中生成的文件 -vec positives.vec:Pos.vec是通过opencv_createsamples...
-data 目录名,用于存放训练好的分类器。 -vec 包含正样本的vec文件名(由 opencv_createsamples 程序生成)。 -bg 背景描述文件,也就是包含负样本文件名的那个描述文件。 -numPos 每级分类器训练时所用的正样本数目。 -numNeg 每级分类器训练时所用的负样本数目,可以大于 -bg 指定的图片数目。 -numStages 训练...
训练完毕后会在文件夹下面发现一个dt.xml文件说明你训练成功。可以进入测试环节了。 当然opencv自带的分类器作为入门的检测器有很多缺点,检测不是很准确,训练过程耗时太长等等。因此下面将介绍一个更好的检测器给大家。 在这两天的实验过程中发现的问题及解决方法 问题1:若生成正样本是5000个时,训练正样本时全部都...
例如,如果您要训练一个猫狗分类器,那么您至少需要准备包含猫和狗图像的两个文件夹。 2.加载数据集: 使用OpenCV中的图像处理函数,您可以加载图像数据集并将其准备成适合训练分类器的格式。通常,这涉及将图像转换为灰度图像(如果您不需要颜色信息),调整图像大小,并将其转换为NumPy数组。 3.提取特征: 一旦您准备好...
下载opencv:https://www.raoyunsoft.com/opencv/opencv-3.4.2/ 下载完之后安装会的一个opencv文件,进入:E:\opencv\build\x64\vc14\bin 这里面,看到两个文件,将这两个文件拷贝到要训练的地方 (4)pos.txt文件(里面是正样本的图片路径和相关信息)
OpenCV提供了CascadeClassifier类用于创建和训练级联分类器。然而,CascadeClassifier本身主要用于加载和使用预训练的分类器模型,而不是直接用于训练。为了训练新的分类器,你需要使用OpenCV的haarcascade_training工具或其他类似的工具。 在训练之前,你需要将正样本图像转换为一个描述文件(.vec文件),该文件包含了图像中的特征信息...
Step5:分类器训练 在train文件夹下cmd输入以下: opencv_haartraining.exe -data xml -vec pos.vec -bg neg.txt -nstages 12 –nsplits 1 -npos 45 -nneg 800 -mem 1280 -mode all -w 30 -h 30 解释以下几个参数: -data后跟的是分类器的格式,训练后之后你会得到一个xml.xml的分类器,重命名就好啦...
想要使用OpenCV训练级联分类器,你需要同时准备正样本和负样本。 1.2.1-正样本 正样本即(仅)包含目标物体的图片。 根据目标物体复杂度的不同,所需要的正样本数也不相同。比如说如果只想要检测单一的标志,则只需要准备这个标志。而像人脸这样复杂多变的对象,就需要大量的正样本。
自OpenCV 4.0 起,Createsamples 和 traincascade 被禁用。考虑使用这些应用程序从 3.4 分支进行级联分类器的训练。3.4 和 4.x 之间的模型格式相同。需要编译2.x或3.4之间的opencv版本才会有上面几个应用程序。 opencv_traincascade 支持类似 HAAR 的小波特征[269]和 LBP(局部二进制模式)[152]特征。LBP 特征产生整数...