1.说明
- opencv安装包中有训练好的分类器文件，可以实现人脸的识别。当然，我们也可以训练自己的分类器文件，实现对特定物体的识别。本文章就详细介绍下如何训练自己的分类器文件。
2.效果
- 我训练的是检测苹果的的分类器文件，可以实现对苹果的识别。
3.准备
3.1 程序准备
- 训练自己的分类器文件，需要用到两个程序 : opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe
- opencv最新的安装包中没有这两个程序，我们可以下载 3.4.14这个版本的安装包进行安装。
- opencv安装包 : opencv-3.4.14-vc14_vc15.exe
- 安装完成后，在这个目录下就会有这两个程序文件 opencvbuildx64vc15bin
3.2 样本数据准备
- 正样本数据 : 也就是我们需要检测的物体图片，可以自己用手机拍摄下你要检测的物体的图片，多拍摄一些不同角度的图片。
- 我的正样本数据在这个目录下 imagepositiveimg，大概有50多张图片
- 然后在imagepositive目录下新建一个info.dat文件，在其中记录正样本图片信息
- 参数介绍
- img/1.jpg : 文件路径和文件名
- 1：表示图片中有几个目标物体，一般一个就行了
- 0，0：目标物体起始坐标
- 1280，1706：目标物体大小
- 负样本数据：不包含我们要检测物体的图片，可以拍摄一些风景之类的图片，尽量多一些。
- 我的负样本数据在这个目录下 imagenegitiveimg
- 然后在imagenegitive目录下新建一个bg.txt文件，在其中记录负样本图片信息
- 负样本图片信息我们只需记录路径和文件名就行了，但是这里要注意，路径名要写绝对路径，后面会说为什么。
3.3 正样本VEC文件创建
- 训练样本之前先要生成vec文件，要用到opencv_createsamples.exe程序
- opencv_createsamples.exe部分参数介绍
[-info ] # 记录样本数据的文件(就是我们刚才创建的info.data文件)
[-img ]
[-vec ] # 输出文件，内含用于训练的正样本。
[-bg ] # 背景图像的描述文件
[-num ] #样本数量（默认为1000）
[-bgcolor ] #指定背景颜色
[-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）
- 在安装包的这个目录下opencvbuildx64vc15bin可以找到opencv_createsamples.exe程序，我们生成下vec文件
D:opencv3.4.12opencvbuildx64vc15binopencv_createsamples.exe -info C:UserslngDesktopimagepositiveinfo.dat -vec C:UserslngDesktopimagesample.vec -num 58 -bgcolor 0 -bgthresh 0 -w 24 -h 24
- 在image目录下就生成了vec文件
4.样本数据训练
- 完成上面的准备工作，就可以开始训练样本。训练样本需要用到opencv_traincascaded.exe程序
- opencv_traincascaded.exe程序部分参数介绍
-data #目录名，如不存在训练程序会创建它，用于存放训练好的分类器
-vec #包含正样本的vec文件名
-bg #背景描述文件
[-numPos ] #每级分类器训练时所用的正样本数目
[-numNeg ] #每级分类器训练时所用的负样本数目
[-numStages ] #训练的分类器的级数
--cascadeParams--
[-featureType ] # 特征的类型： HAAR - 类Haar特征； LBP - 局部纹理模式特征
[-w ] #训练样本的尺寸（单位为像素）
[-h ] #训练样本的尺寸（单位为像素）
--boostParams--
[-minHitRate = 0.995>] #分类器的每一级希望得到的最小检测率
[-maxFalseAlarmRate ] #分类器的每一级希望得到的最大误检率
- 在安装包的这个目录下opencvbuildx64vc15bin可以找到opencv_traincascade.exe程序，开始训练样本
- 这里注意下
- 指定-bg参数时，文件名前不能加路径，所以需要把刚才在imagenegitive下创建的bg.txt文件拷贝到opencv_traincascade.exe程序所在目录下，所以要在bg.txt写负样本图片的绝对路径。
- 指定numPos参数时，因为每个阶段训练时有些正样本可能会被识别为负样本，故每个训练阶段后都会消耗一定的正样本。因此，此处使用的正样本数量绝对不能等于或超过positive文件夹下的正样本个数，一般留有一定的余量
- 指定-numNeg参数时，可以多于negitive目录下的负样本数量
D:opencv3.4.12opencvbuildx64vc15binopencv_traincascade.exe -data C:UserslngDesktopimage -vec C:UserslngDesktopimagesample.vec -bg bg.txt -numPos 50 -numNeg 500 -numStages 12 -feattureType HAAR -w 24 -h 24 -minHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.5
- 执行结果
PARAMETERS:
cascadeDirName: C:UserslngDesktopimage
vecFileName: C:UserslngDesktopimagesample.vec
bgFileName: bg.txt
numPos: 50
numNeg: 500
numStages: 12
precalcValBufSize[Mb] : 1024
precalcIdxBufSize[Mb] : 1024
acceptanceRatioBreakValue : -1
stageType: BOOST
featureType: HAAR
sampleWidth: 24
sampleHeight: 24
boostType: GAB
minHitRate: 0.995
maxFalseAlarmRate: 0.5
weightTrimRate: 0.95
maxDepth: 1
maxWeakCount: 100
mode: BASIC
Number of unique features given windowSize [24,24] : 162336
===== TRAINING 0-stage =====
Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 1 seconds.
===== TRAINING 1-stage =====
Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 3 seconds.
===== TRAINING 2-stage =====
Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 5 seconds.
===== TRAINING 3-stage =====
Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 7 seconds.
===== TRAINING 4-stage =====
Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 11 seconds.
===== TRAINING 5-stage =====
Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 15 seconds.
===== TRAINING 6-stage =====
- 训练完成后，在img目录下就会生成以下文件。
- cascade.xml就是我们需要的分类器文件，其他都是过程文件。
5.测试代码
- main.cpp
#include
#include
char* face_cascade_name = "C:\Users\lng\Desktop\image\cascade.xml";
void faceRecongize(cv::CascadeClassifier faceCascade, cv::Mat frame);
int main(){
cv::VideoCapture *videoCap = new cv::VideoCapture;
cv::CascadeClassifier faceCascade;
// 加载苹果分类器文件
if (!faceCascade.load(face_cascade_name)) {
std::cout open(0);
if (!videoCap->isOpened()) {
videoCap->release();
std::cout read(frame);
if (frame.empty()) {
videoCap->release();
return -1;
}
//进行苹果识别
faceRecongize(faceCascade, frame);
//窗口进行展示
imshow("face", frame);
//等待回车键按下退出程序
if (cv::waitKey(30) == 13) {
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
}
system("pause");
return 0;
}
void faceRecongize(cv::CascadeClassifier faceCascade, cv::CascadeClassifier eyesCascade, cv::CascadeClassifier mouthCascade, cv::Mat frame) {
std::vector<:rect> faces;
// 检测苹果
faceCascade.detectMultiScale(frame, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));
for (int i = 0; i eyes;
// 苹果上方区域写字进行标识
cv::Point centerText(faces[i].x + faces[i].width / 2 - 40, faces[i].y - 20);
cv::putText(frame, "apple", centerText, cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
}
}
</:rect>- CMakeLists
cmake_minimum_required (VERSION 3.5)
project (faceRecongize2015)
MESSAGE(STATUS "PROJECT_SOURCE_DIR " ${PROJECT_SOURCE_DIR})
SET(SRC_LISTS ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/main.cpp)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")
#set(CMAKE_AUTOMOC ON)
#set(CMAKE_AUTOUIC ON)
#set(CMAKE_AUTORCC ON)
# 配置头文件目录
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/src)
include_directories("D:\opencv3.4.12\opencv\build\include")
include_directories("D:\opencv3.4.12\opencv\build\include\opencv2")
# 设置不显示命令框
if(MSVC)
#set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS} /SUBSYSTEM:WINDOWS /ENTRY:mainCRTStartup")
endif()
# 添加库文件
set(PRO_OPENCV_LIB "D:\opencv3.4.12\opencv\build\x64\vc15\lib\opencv_world3412.lib" "D:\opencv3.4.12\opencv\build\x64\vc15\lib\opencv_world3412d.lib")
IF(WIN32)
# 生成可执行程序
ADD_EXECUTABLE(faceRecongize2015 ${SRC_LISTS})
# 链接库文件
TARGET_LINK_LIBRARIES(faceRecongize2015 ${PRO_OPENCV_LIB})
ENDIF()
6.编译说明
- 我的opencv 3.4.12的安装路径是 D:opencv3.4.12
- 目录结构
- src
- mian.cpp
- build_x64
- CMakeLists
- 编译命令, 在build_x64目录下执行
cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ..
cmake --build ./ --config Release
- 编译完成后拷贝D:opencv3.4.12opencvbuildx64vc15bin目录下的opencv_world3412.dll和opencv_world3412d.dll到可执行程序目录下。
备注
- 经过测试，自己训练的样本，准确度还是比较差的。可能是正样本数据太少，且图片背景占据位置较多。要提高准确度，首先增加正样本图片数量，还要就是尽量让你的目标物体占满整个图片，不要留有太多的背景。而且也要有尽可能多的负样本数据。
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正文完
