haar-cascade 训练只用了很少的时间，也没有生成 xml

Question

我正在尝试为面部训练一个新的 haar-cascade。

我有一个包含 2000 个裁剪人脸图像（只是人脸）和 3321 个负随机图像的正数据集。

我使用以下命令创建了肯定列表：

opencv_createsamples.exe -info info.txt -vec vector.vec -num 2000 -w 10 -h 10

文件 info.txt 包含以下几行：

AJ_Cook_0001.ppm 1 0 0 64 64
AJ_Lamas_0001.ppm 1 0 0 64 64
Aaron_Eckhart_0001.ppm 1 0 0 64 64
Aaron_Guiel_0001.ppm 1 0 0 64 64
Aaron_Patterson_0001.ppm 1 0 0 64 64
Aaron_Peirsol_0001.ppm 1 0 0 64 64

之后，我使用以下命令运行了 haar_training：

opencv_haartraining.exe -data harrcascade -vec vector.vec -bg infofile.txt -nstages 20 -minhitrate 0.9999 -maxfalsealarm 0.5 -npos 2000 -nneg 3321 -w 10 -h 10 -nonsym -mem 1024

文件 infofile.txt 包含背景图像的名称：

Bing_000527adc064a067a7f7986f00b140fe.jpg
Bing_002744f85b0bee37f489f43fad5f613f.jpg
Bing_0048e7e5e487203dedba9feb03696b1e.jpg
Bing_00513e8879f4f544717df2c8ea0494b1.jpg
Bing_00543a6cf117f559a05f0fb7e10bd361.jpg

培训只花了大约两个小时，没有生成任何 xml 文件。 harrcascade 文件夹包含 20 个文件夹，其中包含一个名为“AdaBoostCARTHaarClassifier.txt”的 txt 文件，但没有生成 xml。

我有两个问题：

1. 为什么培训时间这么短？

2. 为什么没有生成xml文件？

我在这里错过了什么？

谢谢，

吉尔。

Answer 1

查看我对your other question 的回复。如果没有生成 xml 文件，很可能您已经用完了正样本。尝试使用 1500 而不是 2000。

更好的是，请查看 trainCascadeObjectDetector，这是 Matlab 的计算机视觉系统工具箱中的一个函数，它可以让您生成与 OpenCV 兼容的 xml 文件。