oepncv——python 训练生成vsc和xml详细步骤

feng409 发布于2021-11-22 09:34 / 2863人阅读

摘要：只使用右上特征，使用所有右上特征及度旋转特征使用特征的前提下，否则不使用此参数在中生成即为成功

1.vsc步骤
win+R com进入dos打开生成vas的exe文件
（1）E:
（2）cd Python Pycharm
（3）cd opencv
（4）cd my_xml

（5）opencv_createsamples -vec pos1.vec -info pos1.txt -bg neg1.txt -w 50 -h 50

更改名字即可

***************在同目录下生成pos1.vec即为成功**************************

2.xml步骤
一定要新建一个data用来存放生成的xml，因为会生成好多
win+R com进入dos打开生成xml的exe文件
（1）E:
（2）cd Python Pycharm
（3）cd opencv
（4）cd my_xml
（5）opencv_traincascade -data data -vec pos1.vec -bg neg1.txt -numPos 500 -numNeg 1500 -numStages 15 -featureType LBP -w 50 -h 50 -minHitRate 0.9999 -maxFalseAlarmRate 0.5

解释：
-data : 存放xml文件的目录
-vec : 正样本vec文件源
-bg : 负样本路径txt文件
-numPos : 正样本数量
-numNeg : 负样本数量
-numStages：训练分类器的级数
-featureType：默认使用Haar特征，还有LBP和HOG可供选择(HOG为opencv2.4.0版本以上)
-w -h : 样本宽高
-minHitRate ：分类器的每一级希望得到最小检测率(即正样本被判断有效的比例)
-maxFalseAlarmRate：分类器的每一级希望的最大误检率（负样本判定为正样本的概率）
-mode：选择训练中使用的Haar特征类型。BASIC只使用右上特征，ALL使用所有右上特征及45度旋转特征(使用Haar特征的前提下，否则不使用此参数)

*************************在data中生成cascade.xml即为成功*******************************************

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