使用opencv中的adboost算法訓練分類器

如何使用opencv中的adboost算法訓練分類器

需要的工具

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• opencv視覺庫
• vs開發環境

步驟

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1. 正負樣本的選取
2. 樣本描述文件的創建
    使用dos命令和opencv中的createSamples程序創建樣本描述文件

• 正樣本描述文件的創建

  1. 使用命令將當前目錄切換到正樣本圖片的目錄
  
  2. 輸入dir /b > pos.txt,此時目錄中生成一個pos.txt文件，打開pos.txt文件，刪除最後一行保存文件
  
  3. 一個證樣本描述文件需要包含文件名，正樣本在圖片中的數目，位置和大小，具體格式如下faces/00.bmp 1 0 0 20 20。因此，需要打開剛剛生成的pos.txt文件，使用查找替換功能，將‘bmp’替換成‘bmp 1 0 0 20 20’
  
  4. 因爲在使用opencv中opencv haartraining 程序訓練時輸入的正樣本是vec文件，所以需要使用opencv中的opencv createsample程序生成pos.vec證樣本描述文件
      opencv haartraining 程序和opencv createsample程序opencv安裝目錄的bin文件目錄下可以找到，找到後複製到當前目錄下
  
  5. 複製到當前目錄下之後，在dos命令窗口下運行命令‘opencv_createsamples.exe -info pos.txt -vec pos.vec -num 2706 -w 20 -h 20’即可生成pos.vec正樣本描述文件
  
      1. 出現應用程序錯誤：應用程序無法正常啓動（0xc000007b）,請單擊“確定”關閉應用程序
          原因：x86程序在x64下運行
          解決方案：用X64程序運行
      2. opencv error:unknown error code -9 <> in cvSetImageROI
          原因：找不到圖片
          解決方案：將圖片文件夾往上一級目錄提
  

• 負樣本描述文件的創建

  只需生成neg.txt文件即可，執行2.1.1和2.1.2兩步
  

訓練分類器

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1. 使用命令‘opencv_haartraining.exe -data cascade -vec pos.vec -bg neg.txt -sym -npos 2706 -nneg 4300 -mem 2000 -mode ALL -w 20 -h 20’
    1. opencv error:assertion failed <elements_read == 1> in icvGetHaarTraininDataFromVecCallback

    原因：每個強分類器訓練過程中都會從剩下的countvec中抽樣，每次訓練完一個強分類器之後，都會從總樣本中剔除，一直進行nstage次，如果npos設置與vec中總樣本數相同時，第二個強分類器訓練時必然會報錯，提示樣本數不足
    解決方案：npos與nneg設置小一點即可