利用OpenCV Haar训练自己的识别器【含下载链接】

2023-10-10 05:38:08

对于计算机视觉研究人员和爱好者而言，掌握如何训练自己的识别器是非常必要的，尤其是利用OpenCV的Haar特征实现训练，它可以帮助您开发自定义的目标检测和识别的算法。因此，本文将逐步指导您使用OpenCV构建自己的识别器，并提供相关软件和工具下载链接。

环境准备：
- 操作系统： Windows系统（推荐使用较低版本，例如Windows 7或Windows 10）
- OpenCV： 任意版本，但建议使用较低版本，例如OpenCV 3.4.1或更低。
- 所需的软件工具：
  - OpenCV_traincascade.exe
  - OpenCV_haartraining.exe
软件工具下载：
- OpenCV_traincascade.exe下载链接
- OpenCV_haartraining.exe下载链接
数据集准备：
- 正样本： 收集与您希望识别目标相关的正面图像，并确保这些图像具有不同角度、光照条件和背景。
- 负样本： 收集不包含您希望识别目标的图像，这些图像可以包含其他对象、随机场景或空白区域。
生成Haar训练文件：
- 将正样本和负样本图像分别保存到两个文件夹中，并确保文件夹名称与相应的标签（例如“正面”和“负面”）匹配。
- 使用OpenCV工具（例如OpenCV_createannotationstool.exe）生成包含正负样本信息的训练文件（通常以.vec格式保存）。
训练识别器：
- 打开命令提示符，导航到训练文件所在目录，然后执行以下命令：
  - OpenCV_traincascade -data <训练文件路径> -vec <Haar级联文件路径> -bg <背景图像路径> -numPos <正样本数量> -numNeg <负样本数量> -numStages <训练级数> -w <宽度> -h <高度>
评估识别器：
- 使用OpenCV工具（例如OpenCV_cascadeclassifier.exe）加载训练好的识别器，并使用测试图像集来评估其准确性和鲁棒性。
应用识别器：
- 将训练好的识别器集成到您的应用或项目中，以便在现实场景中检测和识别目标对象。