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  • 级联分类器训练-----OpenCV

    关键词:级联分类器、opencv_traincascade

    下面简述操作过程:

    1. 准备正负样本:neg、pos
    2. 正负样本路径生成:dir /a/b>path.txt //path:pos or neg
    3. 正样本训练集生成:opencv_createsamples.exe -info pospos.txt -vec pospos.vec -num 799 -w 24 -h 24  pause
    4. 样本训练:opencv_traincascade.exe -data data -vec pos/pos.vec -bg neg/neg.txt -numPos 100 -numNeg 2000 -numStages 5 -featureType LBP -w 24 -h 24 -minHitRate 0.999 -maxFalseAlarmRate 0.1 -mode ALL
    • -numStages :训练级数           a
    • -numPos :每级训练正样本数量  b
    • a*b<=总正样本数
    • -numNeg :每级训练使用的负样本数量 c
    • c<=总负样本数
    • -featureType:检测特征
    • 经验之谈: LBP用于快速训练及检测、HOG可较好适应不同光照、HAAR适用于环境较复杂情况

    注意事项

    1. 若出现报错,首先检查参数设置是否正确;其次可考虑换台机器;最后再考虑更改机器环境配置。
    2. 若长时间停留在某一训练阶段,表明极有可能陷入循环,同时也表明在此阶段分类器已达到较优状态,可先退出(ctr+C)再降低训练级数或调整其他参数。
    3. 若训练效果不理想则考虑增大样本集并修改相关训练参数。

     资源:https://share.weiyun.com/5kLvDQS

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ssMellon/p/6001431.html
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