linux环境下使用opencv训练级联分类器traincascade
参考: http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.htmlhttp://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/10470839http://www.tuicool.com/articles/BJj2Yj路径设置:dataset/pos dataset/ne
参考:
http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html
http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/10470839
http://www.tuicool.com/articles/BJj2Yj
路径设置:dataset/pos dataset/neg
1 准备正负样本:正负样本最好剪裁成统一大小,此处采用30*30的图片
--负样本: 准备负样本描述文件 neg.txt ==>
1) 在neg路径下: dir > neg.txt
2) 对neg.txt 进行编辑,删除最后一行neg.txt; 可以使用vi neg.txt 打开对其进行编辑
3) 如果负样本有多个文件夹,可以把neg.txt放到neg外面与之同级,但需要在.txt里面添加相对路径:neg/neg1.jpg
--正样本:
1) 在pos路径下:dir > pos.txt
2) 同样对pos.txt进行编辑,除了需要删除最后一行pos.txt外,还需用在每个名称后面添加:1 0 0 30 30; 1表示正样本数目,后面四位表示x y width height
2 使用opencv_createsamples生成训练样本,创建 vec文件
dataset路径下,
opencv_createsamples -vec dataset/pos.vec -info dataset/pos/pos.txt -bg dataset/neg/neg.txt -w 30 -h 30 -num 正样本数目
3 使用opencv_traincascade 进行训练
建立一个目录 mkdir dt 用来放 .xml
opencv_traincascade -data dt -vec pos.vec -bg neg/neg.txt -numPos 1000 -numNeg 3000 -numStages 16 -precalcValbufSize 200 -precalcdxBufSize 1000 -featureType HOG -w 30 -h 30
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