最近要做乙個性別識別的專案，在人臉檢測與五官定位上我採用opencv的haartraining進行定位，這裡介紹下這兩天我學習的如何用opencv訓練自己的分類器。在這兩天的學習裡，我遇到了不少問題，不過我遇到了幾個好心的大俠幫我解決了不少問題，特別是無忌，在這裡我再次感謝他的幫助。
一、簡介
目標檢測方法最初由paul viola [viola01]提出，並由rainer lienhart [lienhart02]對這一方法進行了改善。該方法的基本步驟為： 首先，利用樣本（大約幾百幅樣本）的 harr 特徵進行分類器訓練，得到乙個級聯的boosted分類器。
分類器中的"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在影象檢測中，被檢視窗依次通過每一級分類器， 這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。
分類器訓練完以後，就可以應用於輸入影象中的感興趣區域的檢測。檢測到目標區域分類器輸出為1，否則輸出為0。為了檢測整副影象，可以在影象中移動搜尋視窗，檢測每乙個位置來確定可能的目標。 為了搜尋不同大小的目標物體，分類器被設計為可以進行尺寸改變，這樣比改變待檢影象的尺寸大小更為有效。所以，為了在影象中檢測未知大小的目標物體，掃瞄程式通常需要用不同比例大小的搜尋視窗對進行幾次掃瞄。
目前支援這種分類器的boosting技術有四種： discrete adaboost, real adaboost, gentle adaboost and logitboost。
"boosted" 即指級聯分類器的每一層都可以從中選取乙個boosting演算法(權重投票)，並利用基礎分類器的自我訓練得到。
根據上面的分析，目標檢測分為三個步驟：
1、 樣本的建立
2、 訓練分類器
3、 利用訓練好的分類器進行目標檢測。
二、樣本建立
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，反例樣本指其它任意。
負樣本負樣本可以來自於任意的，但這些不能包含目標特徵。負樣本由背景描述檔案來描述。背景描述檔案是乙個文字檔案，每一行包含了乙個負樣本的檔名（基於描述檔案的相對路徑）。該檔案建立方法如下：
採用dos命令生成樣本描述檔案。具體方法是在dos下的進入你的目錄，比如我的放在d:/face/posdata下，則：
按ctrl+r開啟windows執行程式，輸入cmd開啟dos命令視窗，輸入d:回車，再輸入cd d:/face/negdata進入路徑，再次輸入dir /b > negdata.dat，則會路徑下生成乙個negdata.dat檔案，開啟該檔案將最後一行的negdata.dat刪除，這樣就生成了負樣本描述檔案。dos命令視窗結果如下圖：
正樣本
對於正樣本，通常的做法是先把所有正樣本裁切好，並對尺寸做規整（即縮放至指定大小），如下圖所示：
posdata/1(10).bmp 1 1 1 23 23
posdata/1(11).bmp 1 1 1 23 23
posdata/1(12).bmp 1 1 1 23 23
不過你可以把描述檔案放在你的posdata路徑（即正樣本路徑）下，這樣你就不需要加前面的相對路徑了。同樣它的生成方式可以用負樣本描述檔案的生成方法，最後用txt的替換工具將「bmp」全部替換成「bmp 1 1 1 23 23
」就可以了，如果你的樣本多，用txt替換會導致程式未響應，你可以將內容拷到word下替換，然後再拷回來。bmp後面那五個數字分別表示個數，目標的起始位置及其寬高。這樣就生成了正樣本描述檔案posdata.dat。
2) 執行createsamples程式。如果直接在vc環境下執行，可以在project/settings/debug屬性頁的program arguments欄設定執行引數。下面是乙個執行引數示例：
-info d:/face/posdata/posdata.dat -vec d:/face/pos.vec -num 50 -w 20 -h 20
表示有50個樣本，樣本寬20，高20，正樣本描述檔案為posdata.dat，結果輸出到pos.vec。
或者在dos下輸入：
"d:/program files/opencv/bin/createsamples.exe" -info "posdata/posdata.dat" -vec data/pos.vec -num 50 -w 20 -h 20
執行完了會d:/face/data下生成乙個*.vec的檔案。該檔案包含正樣本數目，寬高以及所有樣本影象資料。結果入下圖：
createsamples程式的命令列引數：
命令列引數：
－vec
訓練好的正樣本的輸出檔名。
－img
源目標（例如：乙個公司圖示）
－bg背景描述檔案。
－num
要產生的正樣本的數量，和正樣本數目相同。
－bgcolor
背景色（假定當前為灰度圖）。背景色制定了透明色。對於壓縮，顏色方差量由bgthresh引數來指定。則在bgcolor－bgthresh和bgcolor＋bgthresh中間的畫素被認為是透明的
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