由於在做乙個專案的需要，接觸到opencv。
並使用其中的機器識別，自己會的實在不多。
在使用它自帶的人臉分類器時，用自己的arm板上的攝像頭拍的，基本上識別不出。於是自己想訓練乙個分類器（用自己arm板上的攝像頭拍），給自己在專案中使用。
於是找了個教室，拍了三百張**，回去做分類器。
開始以為做分類器會很麻煩，但仔細看了操作，發現過程很簡單，但是會很累人。需要自己提取出影象中特徵資訊的位置，並寫乙個文字檔案，這可是費勁。但沒有這些分類器就沒有指望了。於是自己坐在那裡一張，一張的找圖中人臉存在的具體位置（好的軟體不知道，只有用自己知道的photoshop）。結果僅找這幾個這兩百個中的資料就花了一天半的時間（留一百張測試），再寫在乙個檔案中。寫完後發現在建立了乙個正樣本之後，還要有乙個反樣本用來對比，這可愁壞了。在拍照時沒有拍沒有人的**。但現在用的畢竟是ps，這麼好的軟體不用怎麼行呢？
於是又找來五十張挨個將裡邊有人的地方給塗起來，這樣又是一段時間。待反樣本製作完畢，就開始最後的訓練啦，但是一開始就有點崩潰。發現這樣訓練至少得幾個小時。還好自己的東西不多。待訓練結束，兩個小時已經沒有了。
滿心歡喜地開始測試，拿來最後一百張乙個個檢測。那個叫慘，有返回值，但發現檢測到的地方根本不對。後來乾脆直接拿訓練時的之間檢測……
結果也是個叫人傷心。
可能是自己訓練時**出了問題， 也可能是自己的樣本做的有問題。或者是自己的反樣本取的不合適。
總而言之，還得繼續在此奮鬥了！！！
OpenCV訓練分類器
opencv訓練分類器 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...
OpenCV訓練分類器
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...
OpenCV訓練分類器
看到的不錯的資料，記錄下來，以備不時之需。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negd...