OpenCV 级联分类器训练——训练步骤详解（一）_级联分类器训练工具

正样本的选取原则

1. 正样本的尺寸不是必须一致的，但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例（训练过程中，会根据矢量文件中设置的宽高，自动对正样本进行缩放，比如我在用程序标注时，框选目标尺寸为30X30，但生产vec文件时填的尺寸为64X64，训练时会自动将框选图像做等比例缩放）；

2. 正样本图片应该尽可能包含少的干扰背景信息。在训练过程中这些背景信息也会成为正样本的一个局部特征，使得特征值的计算包含干扰信息。

3. 数据来源尽可能做到多样化，比如样本为车，车的姿态场景应稍丰富些。同一正样本目标的图像太多会使局部特征过于明显，造成这个目标的训练过拟合，影响检测精度，不利于训练器泛化使用。

1、采集正样本图片

正样本最后需要大小归一化，采集样本时可直接把它从原图里抠出来以便缩放；但是我是保留了原图，且在一张图上对多个目标做位置标注了，即保存了它的框个数和框位置信息；我在裁剪时将裁剪框做了比例约束，使得裁剪出来的框和最后需要归一化尺寸等比例。比如要归一化成64 X 64，在裁剪样本的时候，我按长宽等比例裁剪（如32X32，48X48）;也可以是非1：1的长宽比，具体看你目标对象的尺寸比例而定。

2、获取正样本路径列表

运行bat文件，就会生成如下dat文件：

把这个dat文件中的所有非图片的路径都删掉，比如上图的头两行，由于我不是裁剪的，所以txt中的目标位置我都是通过一个objectMaker小程序生产的框和尺寸坐标位置：

（pos.txt文件内容中：图像格式后面的数字代表个数（可不只是1），后四个分别对应框的 left top width height，我不是把样本裁剪下来的，那txt中是xxx. jpg 3 1 3 24 24 26 28 25 25 60 80 26 26，xxx. jpg是原图,3为该图上的框数量，后面的数是每个框的信息）

3、获取正样本矢量集vec文件

利用opencv里的一个程序叫opencv_createsamples.exe，把它拷贝出来，放在当前目录下。针对它的命令输入也是写成bat文件，因为cascade训练的时候用的是vec。如下：可通过加-show显示某个正样本图像。可以根据自己需求更改num数，-w和-h

运行bat，就在我们得pos文件夹里生成了如下vec文件：

就此正样本东西准备结束。

注意：
样本矢量库的宽和高设置太大会使样本在训练过程中占用内存较大，可能出现内存分配失败的错误，根据实际情况适当更改。. 

创建vec命令行参数：

• -vec 输出文件，内含有用于训练的正样本

• -img 输入图片文件名

• -bg 背景描述文件，文件中包含一系列的图像文件名，这些图像将被随机选作物体的背景

• -num 生成正样本的数目

• bgcolor 背景颜色（目前为灰度图），背景颜色表示透明颜色。因为图像压缩可造成颜色偏差，颜色的容差可以由 -bgthresh 指定。所有处于 bgcolor-bgthresh 和bgcolor+bgthresh 之间的像素都被设置为透明像素。

• -bgthresh

• -inv 如果指定该标志，前景图像的颜色将翻转。

• -randinv 如果指定该标志，颜色将随机地翻转。

• -maxidev 前景样本里像素的亮度梯度的最大值。

• -maxxangle X轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。

• -maxyangle Y轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。

• -maxzangle Z轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。

• -show 很有用的调试选项。如果指定该选项，每个样本都将被显示。如果按下 Esc 键，程序将继续创建样本但不再显示。

• -w 输出样本的宽度（以像素为单位）。

• -h 输出样本的高度（以像素为单位）。

创建样本的流程如下：

输入图像沿着三个轴随机旋转。
旋转的角度由 -max?angle 限定。然后像素的亮度值位于 [bg_color-bg_color_threshold;bg_color+bg_color_threshold]范围的像素被设置为透明像素。将白噪声加到前景图像上。
如果指定了-inv ，那么前景图像的颜色将被翻转。如果指定了-randinv ，程序将随机选择是否将颜色进行翻转。
任选背景图像，将获得的前景图像放到背景图像上，并将图像调整到-w 和-h 指定的大小。最后将图像存入vec文件，vec文件名由命令行参数-vec 指定。
正样本也可从一系列事先标记好的图像中创建。标记信息可以存储于一个文本文件，与背景描述文件类似。文件中的每行对应一个图像文件。每行的第一个元素为图像文件名，后面是物体的数目，最后是物体位置和大小的描述 (x, y, width, height)。

二、关于负样本的准备

负样本的选取原则：

1. 在负样本图片中不能包含正样本目标；

2. 每个负样本之间是各不相同的，即确保负样本的多样性；

3. 每个负样本的尺寸不是必须相同的，但负样本的尺寸不能小于正样本矢量集图像的宽和高，本文设置的尺寸都大于等于64*64；

这个特别简单，直接拿原始图，不需要裁剪抠图，也不需要保存框，只要保证比正样本尺寸大就可以了，只要把路径保存下来。同正样本类似，同理也可以是.cmd文件，内容如：dir neg /b > neg.txt     其中neg为负样本所在的图像文件夹名。neg.txt中内容不含框和位置信息。图如下：

至此有关负样本的也准备完成。

双击运行即可开始训练。

注意:numPos *2 < numNeg < numPos*4

需要的文件都在这里列出：