一文解决OpenCV训练分类器制作xml文档的所有问题

一 前言

关于训练分类器制作XML文档时需要的两个exe应用程序的解释。

　　opencv_createsamples ：用来准备训练用的正样本数据和测试数据。opencv_createsamples 能够生成能被opencv_haartraining 和 opencv_traincascade 程序支持的正样本数据。它的输出为以 *.vec 为扩展名的文件，该文件以二进制方式存储图像。
　　opencv_traincascade ：支持 Haar和 LBP(Local Binary Patterns) 两种特征，并易于增加其他的特征。opencv_haartraining 是一个将被弃用的程序（Opencv3.0版本中没有）。opencv_traincascade 可以旧格式导出选练好的级联分类器。

二 训练

整个过程分为两步：

1. 创建样本
   样本的创建见参考文献1

2. 训练分类器
   命令：

opencv_traincascade.exe  -data data -vec D:/Opencv/build/x64/vc12/bin/a.vec -bg H:/negdata/bg.txt –numPos 10 –numNeg 100 -numStages 4 -w 32 -h 32  -featureType HAAR -precalcValBufSize 1 -precalcIdxBufSize 1

三 opencv_traincascade.exe用到的参数及解释

一、训练时存储在变量中的参数(9个参数)

参数 说明 data 训练的分类器的存储目录 vec 正样本文件，由open_createsamples.exe生成，正样本文件后缀名为.vec bg 负样本说明文件，主要包含负样本文件所在的目录及负样本文件名 numPos 每级分类器训练时所用到的正样本数目，应小于vec文件中正样本的数目，具体数目限制条件为：numPos+（numStages-1）numPos（1-minHitRate）<=vec文件中正样本的数目 numNeg 每级分类器训练时所用到的负样本数目，可以大于-bg指定的图片数目 numStages 训练分类器的级数，强分类器的个数 precalcValBufSize 缓存大小，用于存储预先计算的特征值，单位MB precalcIdxBufSize 缓存大小，用于存储预先计算的特征索引，单位MB baseFormatSave 仅在使用Haar特征时有效，如果指定，级联分类器将以老格式存储

二、存储在参数类中的参数()

1、存储CvCascadeParams的对象中的参数(4个参数)

参数 说明 stageType 级联类型，目前只能取BOOST featureType 训练使用的特征类型，目前支持的特征有Haar，LBP和HOG w 训练的正样本的宽度，Haar特征的w和h一般为20，LBP特征的w和h一般为24，HOG特征的w和h一般为64 h 训练的正样本的高

2、存储在CvCascadeBoostParams的对象中的参数(6个参数)

参数 说明 bt 训练分类器采用的Adaboost类型 minHitRate 影响每个强分类器阈值，每一级分类器最小命中率，表示每一级强分类器对正样本的的分类准确率 maxFalseAlarm 最大虚警率，影响弱分类器的阈值，表示每个弱分类器将负样本误分为正样本的比例，一般默认值为0.5 weightTrimRate 0-1之间的阈值，影响参与训练的样本，样本权重更新排序后(从小到大)，从前面累计权重小于(1-weightTrimRate)的样本将不参与下一次训练，一般默认值为0.95 maxDepth 每一个弱分类器决策树的深度，默认是1，是二叉树（stumps），只使用一个特征。 maxWeakCount 每级强分类器中弱分类器的最大个数，当FA降不到指定的maxFalseAlarm时可以通过指定最大弱分类器个数停止单个强分类器 mode 值为BASIC、CORE、ALL三种，根据值不同采用不同的Haar特征，BASIC是基本的Haar特征，CORE是所有的上下Haar特征，ALL是使用所有的Haar特征

四 遇到问题一：

　　在用opencv_traincascade训练分类器的时候，遇到了报错如下：
Train dataset for temp stage can not be filled. Branch training terminated.
　　　　

　　看下面cascadeclassifier.cpp的源代码：

for( int i = startNumStages; i < numStages; i++ )    {        cout << endl << "===== TRAINING " << i << "-stage =====" << endl;        cout << "<BEGIN" << endl;        if ( !updateTrainingSet( tempLeafFARate ) )        {        cout << "Train dataset for temp stage can not be filled. "            "Branch training terminated." << endl;        break;    }     ...

bool CvCascadeClassifier::updateTrainingSet( double& acceptanceRatio){    int64 posConsumed = 0, negConsumed = 0;    imgReader.restart();    int posCount = fillPassedSamples( 0, numPos, true, posConsumed );    if( !posCount )        return false;    cout << "POS count : consumed   " << posCount << " : " << (int)posConsumed << endl;    int proNumNeg = cvRound( ( ((double)numNeg) * ((double)posCount) ) / numPos ); // apply only a fraction of negative samples. double is required since overflow is possible    int negCount = fillPassedSamples( posCount, proNumNeg, false, negConsumed );    if ( !negCount )        return false;    curNumSamples = posCount + negCount;    acceptanceRatio = negConsumed == 0 ? 0 : ( (double)negCount/(double)(int64)negConsumed );    cout << "NEG count : acceptanceRatio    " << negCount << " : " << acceptanceRatio << endl;    return true;}

1）负样本描述文件neg.txt不能带路径名，即 ： -bg neg.txt 是合法的， -bg negdata/neg.txt是非法的。所以必须把neg.txt文件跟exe文件放在同一个目录下
2）当切换了操作系统时，会因为txt文件的格式问题而导致了负样本读取失败。比如：在windows操作系统下生出了neg.txt，但是在ubuntu下进行训练，这样就会导致错误，这是因为windows下txt文件换行符’\r’在ubuntu下无法识别

五 遇到问题二：

　　在用opencv_traincascade训练分类器的时候，遇到了报错如下：
“Cascade classifier can’t be trained. Check the used training parameters.”
　　　　　

　　正样本数量必须大于10，需要重新创建数据集并重新试验。

　　N 为训练层数
　　HR 击中率，
　　FA 虚警，只有当每一层训练的FA低于你的命令中声明的maxfalsealarm数值才会进入下一层训练

六 遇到问题三：

　　1.如果出现 Parameters can not be written, because file traincascade/params.xml can not be opened 错误，则自己需要手动创建一个文件夹 traincascade；
　　2.如果出现如下问题.
　　Traincascade Error:Bad argument(Can not get new positive sample.The most possible reason is insufficient count of samples in given vec-file.
　　记得一定要numPos小于vec_file文件里面的数 一般numPos为0.9*num_in_vec或者为0.8*num_in_vec
　　

七 参考文献：

1.http://blog.csdn.net/kevin_ut/article/details/5838389
2.http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/user_guide/ug_traincascade.html#id9
3.http://answers.opencv.org/question/16868/error-in-train-casacde/
4.http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/10470839