【原/转】opencv的级联分类器训练与分类全程记录

众所周知，opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器，也就是说已经有现成的xml文件供你用。如果我们不做人脸识别或者行人检测，而是想做点其他的目标检测该怎么做呢？答案自然是自己训练一个特定的训练器。opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器，svm的训练以及分类很简单，这里不再赘述，这里谈谈级联分类器的训练。级联分类器可是好东西，opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法，这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性。以下是本系列教程的总体流程：

1.训练前的准备：opencv_createsamples.exe和 opencv_traincascade.exe程序的编译

2.级联分类器的训练

3.级联分类器的应用

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1.训练的准备在开始训练分类器前需要先获取到opencv_createsamples.exe以及opencv_traincascade.exe，有两种方式：第一自己编译，可以按照博客的内容自己编译，不过按照该方法最后运行出来的结果没有这两个可执行程序产生；第二拿别人编译好的文件，从链接http://en.pudn.com/downloads204/sourcecode/graph/texture_mapping/detail958471_en.html处下载整个工程，在bin目录下有这两个文件，不过是opencv2.2版本的不影响，要用的时候把整个工程的文件（exe+dll）同时拷出来，否则会报“找不到dll”的错误。

2.分类器的训练：

按照帖子http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html的操作一步步做下去，注意事项见：

http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/10470839

结合自己的经验补充如下：

1.在train时，numPos是指每个stage上用的正样本数，一般取vec里面的正样本数的90%；

目前卡在错误：

===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed 16 : 16
Train dataset for temp stage can not be filled. Branch training terminated.