如何用opencv训练自己的分类器

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1、如何用OpenCV训练自己的分类器最近要做一个性别识别的项目，在人脸检测与五官定位上我采用OPENCV的haartraining进行定位，这里介绍下这两天我学习的如何用opencv训练自己的分类器。在这两天的学习里，我遇到了不少问题，不过我遇到了几个好心的大侠帮我解决了不少问题，特别是无忌，在这里我再次感谢他的帮助。一、简介目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为：首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的booste

2、d分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测。检测到目标区域分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片

3、进行几次扫描。目前支持这种分类器的boosting技术有四种：DiscreteAdaboost,RealAdaboost,GentleAdaboostandLogitboost。"boosted"即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票)，并利用基础分类器的自我训练得到。根据上面的分析，目标检测分为三个步骤：1、样本的创建2、训练分类器3、利用训练好的分类器进行目标检测。二、样本创建训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本，反例样本指其它任意图片。负样本负样本可以来自于任意的图片，但这些图片不能包含目标特征。负样本由背景

4、描述文件来描述。背景描述文件是一个文本文件，每一行包含了一个负样本图片的文件名（基于描述文件的相对路径）。该文件创建方法如下：采用Dos命令生成样本描述文件。具体方法是在Dos下的进入你的图片目录，比如我的图片放在D:faceposdata下，则：按Ctrl+R打开Windows运行程序，输入cmd打开DOS命令窗口，输入d:回车，再输入cdD:faceegdata进入图片路径，再次输入dir/b>negdata.dat，则会图片路径下生成一个negdata.dat文件，打开该文件将最后一行的negdata.dat删除，这样就生成了负样本描述文件。dos命令窗

5、口结果如下图：正样本对于正样本，通常的做法是先把所有正样本裁切好，并对尺寸做规整（即缩放至指定大小），如上图所示：由于HaarTraining训练时输入的正样本是vec文件，所以需要使用OpenCV自带的CreateSamples程序（在你所按照的opencvbin下，如果没有需要编译opencvappsHaarTrainingmake下的.dsw文件，注意要编译release版的）将准备好的正样本转换为vec文件。转换的步骤如下：1)制作一个正样本描述文件，用于描述正样本文件名（包括绝对路径或相对路径），正样本数目以及各正样本在图片中的位置和大小。典型的正样本

6、描述文件如下：posdata/1(10).bmp1112323posdata/1(11).bmp1112323posdata/1(12).bmp1112323不过你可以把描述文件放在你的posdata路径（即正样本路径）下，这样你就不需要加前面的相对路径了。同样它的生成方式可以用负样本描述文件的生成方法，最后用txt的替换工具将“bmp”全部替换成“bmp1112323”就可以了，如果你的样本图片多，用txt替换会导致程序未响应，你可以将内容拷到word下替换，然后再拷回来。bmp后面那五个数字分别表示图片个数，目标的起始位置及其宽高。这样就生成了正样本描述文件posd

7、ata.dat。2)运行CreateSamples程序。如果直接在VC环境下运行，可以在ProjectSettingsDebug属性页的Programarguments栏设置运行参数。下面是一个运行参数示例：-infoD:faceposdataposdata.dat-vecD:facepos.vec-num50-w20-h20表示有50个样本，样本宽20，高20，正样本描述文件为posdata.dat，结果输出到pos.vec。或者在dos下输入："D:ProgramFilesOpenCVbincreatesampl