OpenCV Adaboost訓練時資料擴增

更準確的模型需要更多的資料，對於傳統非神經網路機器學習方法，不同的特徵需要有各自相符合的資料擴增方法。

1.   在使用opencv_traincascade.exe 過程中，影象讀取在

classifier.train ->  updatetrainingset( requiredleaffarate, templeaffarate )->fillpassedsamples( 0, numpos, true, 0, posconsumed )->imgreader.getpos( img ) :  imgreader.getneg( img )過程中。

2. 在進行資料增強的過程中，從createsample開始，保證vecfile和樣本數目長度一致。

修改**段依次為：

//int cvcreatetrainingsamplesfrominforf(const char* infoname, const char* vecfilename,

int cvcreatesamplesplus(const char* infoname, const char* vecfilename, int num,
int showsamples,
int winwidth, int winheight)
info = fopen(infoname, "r");
if (info == null)
vec = fopen(vecfilename, "wb");
if (vec == null)
//sample = cvcreateimage(cvsize(winwidth, winheight), ipl_depth_8u, 1);
icvwritevecheader(vec, num, winwidth, winheight);
if (showsamples)
strcpy(fullname, infoname);
filename = strrchr(fullname, '\\');
if (filename == null)
if (filename == null)
else
for (line = 1, error = 0, total = 0; total < num; line++)
}for (i = 0; (i < count) && (total < num); i++, total++)
//}//icvwritevecsample(vec, sample);}}
}//if (src)
//if (error)
}//if (sample)
//fclose(vec);
fclose(info);
return total;
}

修改函式：void icvwritevecsample

//對每個影象寫入正樣本vec

void icvwritevecsampleplus(file* file, cv::mat &sample)
}}

使用c++語言替換掉使用c語言的版本。

同時對生成新的vec增加int extnum = 7;倍。

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