如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标

Posted 2023-03-24

参考技术A 转自：http://hi.baidu.com/andyzcj/blog/item/3b9575fc63c3201f09244d9a.html可能遇到的问题：1.如果跑到某一个分类器时，几个小时也没有反应，而且显示不出训练百分比，这是因为你的负样本数量太少，或者负样本的尺寸太小，所有的负样本在这个分类器都被reject了，程序进入不了下一个循环，果断放弃吧。解决方法：负样本尽量要大一些，比如我的正样本是40*15，共300个,负样本是640*480，共500个。2.读取样本时报错：NegativeortoolargeargumentofCvAllocfunction，网上说这个错误是因为opencv规定单幅iplimage的内存分配不能超过10000，可是我的每个负样本都不会超过这个大小，具体原因不明。后来我把负样本的数量减少，尺寸加大，这个问题就解决了。最近要做一个性别识别的项目，在人脸检测与五官定位上我采用OPENCV的haartraining进行定位，这里介绍下这两天我学习的如何用opencv训练自己的分类器。在这两天的学习里，我遇到了不少问题，不过我遇到了几个好心的大侠帮我解决了不少问题，特别是无忌，在这里我再次感谢他的帮助。一、简介目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为：首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测。检测到目标区域分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。目前支持这种分类器的boosting技术有四种：DiscreteAdaboost,RealAdaboost,GentleAdaboostandLogitboost。"boosted"即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票)，并利用基础分类器的自我训练得到。根据上面的分析，目标检测分为三个步骤：1、样本的创建2、训练分类器3、利用训练好的分类器进行目标检测。二、样本创建训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本，反例样本指其它任意图片。负样本负样本可以来自于任意的图片，但这些图片不能包含目标特征。负样本由背景描述文件来描述。背景描述文件是一个文本文件，每一行包含了一个负样本图片的文件名（基于描述文件的相对路径）。该文件创建方法如下：采用Dos命令生成样本描述文件。具体方法是在Dos下的进入你的图片目录，比如我的图片放在D:\face\posdata下，则：按Ctrl+R打开Windows运行程序，输入cmd打开DOS命令窗口，输入d:回车，再输入cdD:\face\negdata进入图片路径，再次输入dir/b>negdata.dat，则会图片路径下生成一个negdata.dat文件，打开该文件将最后一行的negdata.dat删除，这样就生成了负样本描述文件。dos命令窗口结果如下图：正样本对于正样本，通常的做法是先把所有正样本裁切好，并对尺寸做规整（即缩放至指定大小），如下图所示：由于HaarTraining训练时输入的正样本是vec文件，所以需要使用OpenCV自带的CreateSamples程序（在你所按照的opencv\bin下，如果没有需要编译opencv\apps\HaarTraining\make下的.dsw文件，注意要编译release版的）将准备好的正样本转换为vec文件。转换的步骤如下：1)制作一个正样本描述文件，用于描述正样本文件名（包括绝对路径或相对路径），正样本数目以及各正样本在图片中的位置和大小。典型的正样本描述文件如下：posdata/1(10).bmp1112323posdata/1(11).bmp1112323posdata/1(12).bmp1112323不过你可以把描述文件放在你的posdata路径（即正样本路径）下，这样你就不需要加前面的相对路径了。同样它的生成方式可以用负样本描述文件的生成方法，最后用txt的替换工具将“bmp”全部替换成“bmp1112323”就可以了，如果你的样本图片多，用txt替换会导致程序未响应，你可以将内容拷到word下替换，然后再拷回来。bmp后面那五个数字分别表示图片个数，目标的起始位置及其宽高。这样就生成了正样本描述文件posdata.dat。2)运行CreateSamples程序。如果直接在VC环境下运行，可以在Project\Settings\Debug属性页的Programarguments栏设置运行参数。下面是一个运行参数示例：-infoD:\face\posdata\posdata.dat-vecD:\face\pos.vec-num50-w20-h20表示有50个样本，样本宽20，高20，正样本描述文件为posdata.dat，结果输出到pos.vec。或者在dos下输入："D:\ProgramFiles\OpenCV\bin\createsamples.exe"-info"posdata\posdata.dat"-vecdata\pos.vec-num50-w20-h20运行完了会d:\face\data下生成一个*.vec的文件。该文件包含正样本数目，宽高以及所有样本图像数据。结果入下图：Createsamples程序的命令行参数：命令行参数：－vec训练好的正样本的输出文件名。－img源目标图片（例如：一个公司图标）－bg背景描述文件。－num要产生的正样本的数量，和正样本图片数目相同。－bgcolor背景色（假定当前图片为灰度图）。背景色制定了透明色。对于压缩图片，颜色方差量由bgthresh参数来指定。则在bgcolor－bgthresh和bgcolor＋bgthresh中间的像素被认为是透明的。－bgthresh－inv如果指定，颜色会反色－randinv如果指定，颜色会任意反色－maxidev背景色最大的偏离度。－maxangel－maxangle，－maxzangle最大旋转角度，以弧度为单位。－show如果指定，每个样本会被显示出来，按下"esc"会关闭这一开关，即不显示样本图片，而创建过程继续。这是个有用的debug选项。－w输出样本的宽度（以像素为单位）－h《sample_height》输出样本的高度，以像素为单位。到此第一步样本训练就完成了。恭喜你，你已经学会训练分类器的五成功力了，我自己学这个的时候花了我一天的时间，估计你几分钟就学会了吧。三、训练分类器样本创建之后，接下来要训练分类器，这个过程是由haartraining程序来实现的。该程序源码由OpenCV自带，且可执行程序在OpenCV安装目录的bin目录下。Haartraining的命令行参数如下：－data存放训练好的分类器的路径名。－vec正样本文件名（由trainingssamples程序或者由其他的方法创建的）－bg背景描述文件。－npos，－nneg用来训练每一个分类器阶段的正/负样本。合理的值是：nPos=7000;nNeg=3000－nstages训练的阶段数。－nsplits决定用于阶段分类器的弱分类器。如果1，则一个简单的stumpclassifier被使用。如果是2或者，则带有number_of_splits个内部节点的CART分类器被使用。－mem预先计算的以MB为单位的可用内存。内存越大则训练的速度越快。－sym（default）－nonsym指定训练的目标对象是否垂直对称。垂直对称提高目标的训练速度。例如，正面部是垂直对称的。－minhitrate《min_hit_rate》每个阶段分类器需要的最小的命中率。总的命中率为min_hit_rate的number_of_stages次方。－maxfalsealarm没有阶段分类器的最大错误报警率。总的错误警告率为max_false_alarm_rate的number_of_stages次方。－weighttrimming指定是否使用权修正和使用多大的权修正。一个基本的选择是0.9－eqw－mode选择用来训练的haar特征集的种类。basic仅仅使用垂直特征。all使用垂直和45度角旋转特征。－w《sample_width》－h《sample_height》训练样本的尺寸，（以像素为单位）。必须和训练样本创建的尺寸相同。一个训练分类器的例子："D:\ProgramFiles\OpenCV\bin\haartraining.exe"-datadata\cascade-vecdata\pos.vec-bgnegdata\negdata.dat-npos49-nneg49-mem200-modeALL-w20-h20训练结束后，会在目录data下生成一些子目录，即为训练好的分类器。训练结果如下：恭喜你，你已经学会训练分类器的九成功力了。四：利用训练好的分类器进行目标检测。这一步需要用到performance.exe，该程序源码由OpenCV自带，且可执行程序在OpenCV安装目录的bin目录下。performance.exe-datadata/cascade-infoposdata/test.dat-w20-h20-rs30performance的命令行参数如下：Usage:./performance-data-info[-maxSizeDiff][-maxPosDiff][-sf][-ni][-nos][-rs][-w][-h]也可以用opencv的cvHaarDetectObjects函数进行检测：CvSeq*faces=cvHaarDetectObjects(img,cascade,storage,1.1,2,CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cvSize(40,40));//3.检测人脸