OpenCV訓練分類器制作xml

1、OpenCVU練分類器制作xml文檔 2009年12月19日星期六21:03 2009-12-1力了CE快語，心情很差，估計又不過的，哎！英文差！ 于是看看書，看看自己感興趣的書 今天下午，研究了整個下午的小難題，在8點40分終于搞定了！肚子餓，還沒吃飯，還沒洗澡，克服了一個不懂的小難題，心理有點體會，想在這里留點紀念，方便別人以后學習。于是乎，我寫了： (那些開訓練器的相關(guān)介紹我就不再詳細談了，進入正題) 我的問題：有了opencv自帶的那些xml人臉檢測文檔，我們就可以用cvLoad()這個函數(shù)加載他們,讓他們對我們的人臉進行檢測，但是，現(xiàn)在生活中的計算機視覺并不遠遠是檢測人臉，還有很多物

2、品需要識別，所以，能不能自己做個xml的檢測文檔，用它來檢測自己需要的東西呢？例如，檢測一個可樂瓶！ 問題解決： 首先了解下，目標檢測分為三個步驟： 1、樣本的創(chuàng)建 2、訓練分類器 3、利用訓練好的分類器進行目標檢測。 一，樣本的創(chuàng)建： 訓練樣本分為正例樣本和反例樣本，其中正例樣本是指待檢目標樣本（例如可樂瓶，人臉等），反例樣本 指其它任意圖片，所有的樣本圖片都被歸一化為同樣的尺寸大?。ɡ纾?0 x20）。 1負樣本（反例樣本）可以來自于任意的圖片，但這些圖片不能包含目標特征。負樣本由背景描述文件來描述。背景描述文件是一個文本文件，每一行包含了一個負樣本圖片的文件名（基于描述文件的相對路徑）

3、。該文件必須手工創(chuàng)建。例如，假定目錄下有bg1.bmpbg2.bm您2個負樣本的圖片，這2 個圖片放在img目錄下，所以其背景描述文件bg.txt的內(nèi)容為 _imgZbg1.bmp1002428 _ingZbg2.bmp1002428 _imgZbg3.bmp1002428 _ingZbg4.bmp1002428 _imgZbg5.bmp1002428 _ingZbg6.bmp1002428 _imgZbg7.bmp1002428 _ingZbg8.bmp1002428 _imgZbg9.bmp1002428 _ingZbg10.bmp1002428 這樣負樣本建立完畢，先保存！等會用！ 2,

4、正樣本 現(xiàn)在，我們來看正樣本的創(chuàng)建步驟： 正樣本由程序createsampl圳序來創(chuàng)建。該程序的源代碼由OpenCV合出，并且在bin目錄下包含了 這個可執(zhí)行的程序。例如你openc心裝目錄為c:既C:OpenCVbin你找找就有 正樣本可以由單個的目標圖片或者一系列的事先標記好的圖片來創(chuàng)建！ 2-2在用createsamples.ex這個程序前，先來了解下這個程序的一些命令組合模式 Createsample旌序的命令行參數(shù)： 命令行參數(shù)： vec 訓練好的正樣本的輸出文件名。 img 源目標圖片（例如：一個公司圖標） bg 背景描述文件。 num 要產(chǎn)生的正樣本的數(shù)量，和正樣本圖片數(shù)目相同。

5、 一bgcolor 背景色（假定當前圖片為灰度圖）。背景色制定了透明色。對于壓縮圖片，顏色方差量由bgthresh 參數(shù)來指定。則在bgcolorbgthresh和bgcolor+bgthresh中間的像素被認為是透明的。 一bgthresh inv 如果指定，顏色會反色 一randinv 如果指定，顏色會任意反色 一maxidev 背景色最大的偏離度。 一maxangel 一maxangle 一maxzangle 最大旋轉(zhuǎn)角度，以弧度為單位。 show 如果指定，每個樣本會被顯示出來，按下esc”會關(guān)閉這一開關(guān)，即不顯示樣本圖片，而創(chuàng)建過程繼續(xù)。這是個有用的debug選項。 w 輸出樣本的寬

6、度（以像素為單位） hsample_height 輸出樣本的高度，以像素為單位。 注：正樣本也可以從一個預先標記好的圖像集合中獲取。這個集合由一個文本文件來描述，類似于背景描 述文件。每一個文本行對應一個圖片。每行的第一個元素是圖片文件名，第二個元素是對象實體的個數(shù)。 后面緊跟著的是與之匹配的矩形框（x,y,寬度，高度）。 了解了創(chuàng)建函數(shù)的命令行參數(shù)，現(xiàn)在我們對正樣本舉個例子： 假設有5個正樣本圖片文件img1.bmp,img.bmp創(chuàng)建一個正樣本的txt文本文檔，名字為info.txt 正樣本描述文件info.txt的內(nèi)容如下 positiveZimage1.bmp1002428positi

7、veZimage2.bmp1002428 positiveZimage3.bmp1002428 positiveZimage4.bmp1002428 positiveZimage5.bmp1002428 positiveZimage6.bmp1002428 圖片img1.bmp包含了單個目標對象實體，矩形為(0,0,24,28)。 注意：要從圖片集中創(chuàng)建正樣本，要用一info參數(shù)而不是用一img參數(shù) info 標記特征的圖片集合的描述文件。 背景(負樣本)描述文件的內(nèi)容如下： _imgZbg1.bmp1002428 _ingZbg2.bmp1002428 _imgZbg3.bmp1002428

8、 _ingZbg4.bmp1002428 _imgZbg5.bmp1002428 _ingZbg6.bmp1002428 _imgZbg7.bmp1002428 _ingZbg8.bmp1002428 _imgZbg9.bmp1002428 _ingZbg10.bmp1002428 這幾個文件的位置在同個文件夾下，哎，看圖，一目了然: M搜索：文件喪區(qū), JE:facebin 文件夾任翳八*-I 立個文件夾發(fā)布 Web 更此文件夾 irrfo.txt 文本文檔 1KB haartr5ining.exe bg.txt 文本文檔 1KE Ipositive 現(xiàn)在說了這么多廢話，現(xiàn)在開始干了： 首先

9、，打開，DOS（開始-運行-輸入cmd） 缺換到剛那個文件放的文件夾下，如圖，dos命令的缺換用cd,不詳說 如圖：輸入的命令如圖: 然后接回車鍵，會出現(xiàn)生成正樣本文件的信息：如圖 EIEI dfacedface facfetdbinfacfetdbin E E- - Faceimci*eatesanFaceimci*eatesanpies.exepies.exeueca.vecueca.vecinfoinfotxtinfoinfotxt- -bgbg- -hghg- -txttxtnunnunw w2424 卜i28i28 InfoFilenaneInfoFilenane：inFoinFo-

10、 -txttxt In1filelianiIn1fileliani尋二MULLMULL LILIQCQCfifi11J Jfifi在P P) )R R1 1A Auccucc BGfilenatneBGfilenatne：bgrbgrR Rtxttxt NunNun：6 6 BGcolorBGcolor：W W BGtliveBGtliveshoshoIdId：8080 InuertInuert：FALSEFALSE HaxHaxintensityintensitydeuiAtiondeuiAtion：4040 M MAXAXxanglexangle：LILI |H|HAXAXyangleya

11、ngle：1.11.1 M M就乂2 2angleangle： Shot!sShot!samplesamples：FALSEFALSE |Uidth=24|Uidth=24 Mei9htMei9ht：2828 Ci*Ratf?trainingsamuilesft*oiiiimagescollectionCi*Ratf?trainingsamuilesft*oiiiimagescollection- -. DoneDoneP PCheated6samjilesCheated6samjiles 好，接下來是訓練分類器，請看下一篇文章“OpenOV練分類器制作xml文檔之三三、訓練分類器 樣本創(chuàng)建之

12、后，接下來要訓練分類器，這個過程是由haartraining程序來實現(xiàn)的。 Haartraining的命令行參數(shù)如下： data 存放訓練好的分類器的路徑名。 vec 正樣本文件名（由trainingssample綱序或者由其他的方法創(chuàng)建的） bg 背景描述文件。 npos nneg 用來訓練每一個分類器階段的正/負樣本。合理的值是：nPos=7000;nNeg=3000 一nstages 訓練的階段數(shù)。 一nsplits 決定用于階段分類器的弱分類器。如果1,則一個簡單的stumpclassfier#使用。如果是2或者更 多，則帶有number_of_splits個內(nèi)部節(jié)點的CAR吩類器被使

13、用。 mem 預先計算的以MB為單位的可用內(nèi)存。內(nèi)存越大則訓練的速度越快。 sym(default) 一nonsym 指定訓練的目標對象是否垂直對稱。垂直對稱提高目標的訓練速度。例如，正面部是垂直對稱的。 minhitratemin_hit_rate 每個階段分類器需要的最小的命中率。總的命中率為min_hit_rate的number_of_stage欹方。 一maxfalsealarm 沒有階段分類器的最大錯誤報警率?？偟腻e誤警告率為max_false_alarm_rate的 number_of_stage欹方。 一weighttrimming 指定是否使用權(quán)修正和使用多大的權(quán)修正。一個基本

14、的選擇是0.9 eqw mode 選擇用來訓練的haar特征集的種類。basic僅僅使用垂直特征。all使用垂直和45度角旋轉(zhuǎn)特征。 wsample_width hsample_height 訓練樣本的尺寸，（以像素為單位）。必須和訓練樣本創(chuàng)建的尺寸相同 然后，同樣在dos命令行輸入harr這個函數(shù)的命令 具體如圖： raining.exeraining.exe- -dataedatae：aceace datadata- -vecvecvecvec- -bgbg.txtbgbg.txt- -nposSoneg2nposSoneg2-慎i28i28 然后，接回車，會出現(xiàn)下面的成果”界面:I111

15、I111夠1 1- -1 16000081160000811必的劃l.3rnl.3rn麗&RrRr I I2 2UBBzUBBz! !+ +：- -0.0.4 44812748127：0.S0HUlU.Uti3330.S0HUlU.Uti333i i JIAA*Kfl一Bii*1*_KBiKIMj Stagetrainiogtirre=0.20Stagetrainiogtirre=0.20 NumberNumber9 9ofusedfeaturesofusedfeatures：2 2 ParentnodeParentnode：1212 ChonnunberChonnunberQ Q s

16、plitssplits：R R Totalniimheroffi|ilitfiTotalniimheroffi|ilitfi：0 0 TreeClassifierTreeClassifier StageStage -E14，一一， Ig1IIIg1II21213t41516171a3t41516171a：9t9t11!12113111!121131 昌-1 1一22口一一g g5656m7m7日一一一9 9j.j. 1 1，1 11N1N,1,1- -1313 ParentnodeParentnode;13;13 *1 1clustercluster* PCSPCS；661661，維M M靦。

17、 NEGNEG：& & RACMGROUNBPROCESSINGTIMERACMGROUNBPROCESSINGTIME二%?。?Requirtdnumberofstagesachieved.BranchtrainRequirtdnumberofstagesachieved.Branchtrainininteminatedteminated* * TotTotA A1 1numberofplltsnumberofpllts- -H H TrneClas4iflerTrneClas4ifler StageStage I IHlHl1111212131415163141516：71

18、St9171St91ilil11111 113131 1131131 a|+a|+- -,+,+- + +* *+ +I*I*孑-4 4-4+4+- - -, ,+ + CascadeperformanceCascadeperformance POSPOS：661661加班期 NEGNEG：6 6H.H9836H7H.H9836H7 BfiCMGROUNDPROCESSINGTIME;R.BfiCMGROUNDPROCESSINGTIME;R.陶 E E： F*cffF*cff blrblr 到目前為止，你自己需要的分類器的xml文檔就生成了，你自個找下你當前那個目錄，會發(fā)現(xiàn)，多了 幾個文件夾，請看圖: