位置: IT常识 - 正文

opencv训练自己的模型,实现特定物体的识别(opencv训练模型教程)

编辑:rootadmin
opencv训练自己的模型,实现特定物体的识别 1.说明opencv安装包中有训练好的分类器文件,可以实现人脸的识别。当然,我们也可以训练自己的分类器文件,实现对特定物体的识别。本文章就详细介绍下如何训练自己的分类器文件。2.效果我训练的是检测苹果的的分类器文件,可以实现对苹果的识别。 3.准备3.1 程序准备训练自己的分类器文件,需要用到两个程序 : opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exeopencv最新的安装包中没有这两个程序,我们可以下载 3.4.14这个版本的安装包进行安装。opencv安装包 : opencv-3.4.14-vc14_vc15.exe安装完成后,在这个目录下就会有这两个程序文件 opencv\build\x64\vc15\bin3.2 样本数据准备

推荐整理分享opencv训练自己的模型,实现特定物体的识别(opencv训练模型教程),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:opencv训练模型教程,opencv自学,opencv训练xml,opencv训练模型教程,opencv训练模型教程,opencv训练模型教程,opencv 训练自己的svm,opencv训练模型教程,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!

正样本数据 : 也就是我们需要检测的物体图片,可以自己用手机拍摄下你要检测的物体的图片,多拍摄一些不同角度的图片。

我的正样本数据在这个目录下 image\positive\img,大概有50多张图片

然后在image\positive目录下新建一个info.dat文件,在其中记录正样本图片信息

opencv训练自己的模型,实现特定物体的识别(opencv训练模型教程)

参数介绍

img/1.jpg : 文件路径和文件名1:表示图片中有几个目标物体,一般一个就行了0,0:目标物体起始坐标1280,1706:目标物体大小

负样本数据:不包含我们要检测物体的图片,可以拍摄一些风景之类的图片,尽量多一些。

我的负样本数据在这个目录下 image\negitive\img

然后在image\negitive目录下新建一个bg.txt文件,在其中记录负样本图片信息

负样本图片信息我们只需记录路径和文件名就行了,但是这里要注意,路径名要写绝对路径,后面会说为什么。

3.3 正样本VEC文件创建训练样本之前先要生成vec文件,要用到opencv_createsamples.exe程序opencv_createsamples.exe部分参数介绍 [-info <collection_file_name>] # 记录样本数据的文件(就是我们刚才创建的info.data文件) [-img <image_file_name>] [-vec <vec_file_name>] # 输出文件,内含用于训练的正样本。 [-bg <background_file_name>] # 背景图像的描述文件 [-num <number_of_samples = 1000>] #样本数量(默认为1000) [-bgcolor <background_color = 0>] #指定背景颜色 [-w <sample_width = 24>]#输出样本的宽度(以像素为单位) [-h <sample_height = 24>]#输出样本的高度(以像素为单位)

参考

在安装包的这个目录下opencv\build\x64\vc15\bin可以找到opencv_createsamples.exe程序,我们生成下vec文件D:\opencv3.4.12\opencv\build\x64\vc15\bin\opencv_createsamples.exe -info C:\Users\lng\Desktop\image\positive\info.dat -vec C:\Users\lng\Desktop\image\sample.vec -num 58 -bgcolor 0 -bgthresh 0 -w 24 -h 24在image目录下就生成了vec文件 4.样本数据训练完成上面的准备工作,就可以开始训练样本。训练样本需要用到opencv_traincascaded.exe程序opencv_traincascaded.exe程序部分参数介绍 -data <cascade_dir_name> #目录名,如不存在训练程序会创建它,用于存放训练好的分类器 -vec <vec_file_name> #包含正样本的vec文件名 -bg <background_file_name> #背景描述文件 [-numPos <number_of_positive_samples = 2000>] #每级分类器训练时所用的正样本数目 [-numNeg <number_of_negative_samples = 1000>] #每级分类器训练时所用的负样本数目 [-numStages <number_of_stages = 20>] #训练的分类器的级数--cascadeParams-- [-featureType <{HAAR(default), LBP, HOG}>] # 特征的类型: HAAR - 类Haar特征; LBP - 局部纹理模式特征 [-w <sampleWidth = 24>] #训练样本的尺寸(单位为像素) [-h <sampleHeight = 24>] #训练样本的尺寸(单位为像素)--boostParams-- [-minHitRate <min_hit_rate> = 0.995>] #分类器的每一级希望得到的最小检测率 [-maxFalseAlarmRate <max_false_alarm_rate = 0.5>] #分类器的每一级希望得到的最大误检率

参考

在安装包的这个目录下opencv\build\x64\vc15\bin可以找到opencv_traincascade.exe程序,开始训练样本这里注意下

指定-bg参数时,文件名前不能加路径,所以需要把刚才在image\negitive下创建的bg.txt文件拷贝到opencv_traincascade.exe程序所在目录下,所以要在bg.txt写负样本图片的绝对路径。指定numPos参数时,因为每个阶段训练时有些正样本可能会被识别为负样本,故每个训练阶段后都会消耗一定的正样本。因此,此处使用的正样本数量绝对不能等于或超过positive文件夹下的正样本个数,一般留有一定的余量指定-numNeg参数时,可以多于negitive目录下的负样本数量D:\opencv3.4.12\opencv\build\x64\vc15\bin\opencv_traincascade.exe -data C:\Users\lng\Desktop\image -vec C:\Users\lng\Desktop\image\sample.vec -bg bg.txt -numPos 50 -numNeg 500 -numStages 12 -feattureType HAAR -w 24 -h 24 -minHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.5执行结果PARAMETERS:cascadeDirName: C:\Users\lng\Desktop\imagevecFileName: C:\Users\lng\Desktop\image\sample.vecbgFileName: bg.txtnumPos: 50numNeg: 500numStages: 12precalcValBufSize[Mb] : 1024precalcIdxBufSize[Mb] : 1024acceptanceRatioBreakValue : -1stageType: BOOSTfeatureType: HAARsampleWidth: 24sampleHeight: 24boostType: GABminHitRate: 0.995maxFalseAlarmRate: 0.5weightTrimRate: 0.95maxDepth: 1maxWeakCount: 100mode: BASICNumber of unique features given windowSize [24,24] : 162336===== TRAINING 0-stage =====<BEGINPOS count : consumed 50 : 50NEG count : acceptanceRatio 500 : 1Precalculation time: 0.581+----+---------+---------+| N | HR | FA |+----+---------+---------+| 1| 1| 1|+----+---------+---------+| 2| 1| 0.05|+----+---------+---------+END>Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 1 seconds.===== TRAINING 1-stage =====<BEGINPOS count : consumed 50 : 50NEG count : acceptanceRatio 500 : 0.084832Precalculation time: 0.576+----+---------+---------+| N | HR | FA |+----+---------+---------+| 1| 1| 1|+----+---------+---------+| 2| 1| 0.146|+----+---------+---------+END>Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 3 seconds.===== TRAINING 2-stage =====<BEGINPOS count : consumed 50 : 50NEG count : acceptanceRatio 500 : 0.0149993Precalculation time: 0.592+----+---------+---------+| N | HR | FA |+----+---------+---------+| 1| 1| 1|+----+---------+---------+| 2| 1| 0.186|+----+---------+---------+END>Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 5 seconds.===== TRAINING 3-stage =====<BEGINPOS count : consumed 50 : 50NEG count : acceptanceRatio 500 : 0.00288033Precalculation time: 0.652+----+---------+---------+| N | HR | FA |+----+---------+---------+| 1| 1| 1|+----+---------+---------+| 2| 1| 0.298|+----+---------+---------+END>Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 7 seconds.===== TRAINING 4-stage =====<BEGINPOS count : consumed 50 : 50NEG count : acceptanceRatio 500 : 0.000768845Precalculation time: 0.615+----+---------+---------+| N | HR | FA |+----+---------+---------+| 1| 1| 1|+----+---------+---------+| 2| 1| 1|+----+---------+---------+| 3| 1| 0.366|+----+---------+---------+END>Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 11 seconds.===== TRAINING 5-stage =====<BEGINPOS count : consumed 50 : 50NEG count : acceptanceRatio 500 : 0.000375057Precalculation time: 0.61+----+---------+---------+| N | HR | FA |+----+---------+---------+| 1| 1| 1|+----+---------+---------+| 2| 1| 1|+----+---------+---------+| 3| 1| 0.366|+----+---------+---------+END>Training until now has taken 0 days 0 hours 0 minutes 15 seconds.===== TRAINING 6-stage =====<BEGINPOS count : consumed 50 : 50NEG count : acceptanceRatio 2 : 0.00016276Required leaf false alarm rate achieved. Branch training t训练完成后,在img目录下就会生成以下文件。 cascade.xml就是我们需要的分类器文件,其他都是过程文件。5.测试代码main.cpp#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>char* face_cascade_name = "C:\\Users\\lng\\Desktop\\image\\cascade.xml";void faceRecongize(cv::CascadeClassifier faceCascade, cv::Mat frame);int main(){ cv::VideoCapture *videoCap = new cv::VideoCapture;cv::CascadeClassifier faceCascade; // 加载苹果分类器文件if (!faceCascade.load(face_cascade_name)) {std::cout << "load face_cascade_name failed. " << std::endl;return -1;} // 打开摄像机videoCap->open(0);if (!videoCap->isOpened()) {videoCap->release();std::cout << "open camera failed"<< std::endl; return -1;}std::cout << "open camera success"<< std::endl; while(1){cv::Mat frame;//读取视频帧videoCap->read(frame);if (frame.empty()) {videoCap->release();return -1;} //进行苹果识别faceRecongize(faceCascade, frame); //窗口进行展示 imshow("face", frame); //等待回车键按下退出程序if (cv::waitKey(30) == 13) {cv::destroyAllWindows();return 0;} } system("pause"); return 0;}void faceRecongize(cv::CascadeClassifier faceCascade, cv::CascadeClassifier eyesCascade, cv::CascadeClassifier mouthCascade, cv::Mat frame) {std::vector<cv::Rect> faces; // 检测苹果faceCascade.detectMultiScale(frame, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));for (int i = 0; i < faces.size(); i++) { // 用椭圆画出苹果部分 cv::Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);ellipse(frame, center, cv::Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, cv::Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);cv::Mat faceROI = frame(faces[i]);std::vector<cv::Rect> eyes; // 苹果上方区域写字进行标识cv::Point centerText(faces[i].x + faces[i].width / 2 - 40, faces[i].y - 20);cv::putText(frame, "apple", centerText, cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);}}CMakeListscmake_minimum_required (VERSION 3.5)project (faceRecongize2015)MESSAGE(STATUS "PROJECT_SOURCE_DIR " ${PROJECT_SOURCE_DIR})SET(SRC_LISTS ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/main.cpp)set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")#set(CMAKE_AUTOMOC ON)#set(CMAKE_AUTOUIC ON)#set(CMAKE_AUTORCC ON)# 配置头文件目录include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/src)include_directories("D:\\opencv3.4.12\\opencv\\build\\include")include_directories("D:\\opencv3.4.12\\opencv\\build\\include\\opencv2")# 设置不显示命令框if(MSVC)#set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS} /SUBSYSTEM:WINDOWS /ENTRY:mainCRTStartup")endif()# 添加库文件set(PRO_OPENCV_LIB "D:\\opencv3.4.12\\opencv\\build\\x64\\vc15\\lib\\opencv_world3412.lib" "D:\\opencv3.4.12\\opencv\\build\\x64\\vc15\\lib\\opencv_world3412d.lib")IF(WIN32) # 生成可执行程序ADD_EXECUTABLE(faceRecongize2015 ${SRC_LISTS})# 链接库文件 TARGET_LINK_LIBRARIES(faceRecongize2015 ${PRO_OPENCV_LIB})ENDIF()6.编译说明我的opencv 3.4.12的安装路径是 D:\opencv3.4.12目录结构- src - mian.cpp- build_x64- CMakeLists编译命令, 在build_x64目录下执行cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ..cmake --build ./ --config Release编译完成后拷贝D:\opencv3.4.12\opencv\build\x64\vc15\bin目录下的opencv_world3412.dll和opencv_world3412d.dll到可执行程序目录下。备注经过测试,自己训练的样本,准确度还是比较差的。可能是正样本数据太少,且图片背景占据位置较多。要提高准确度,首先增加正样本图片数量,还要就是尽量让你的目标物体占满整个图片,不要留有太多的背景。而且也要有尽可能多的负样本数据。
本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/zhishi/297605.html 转载请保留说明!

上一篇:基于yoloV7添加关键点训练记录(yolov5 教程)

下一篇:使用小程序实现AI动漫脸特效(使用小程序实现im)

  • app越用越大怎么清理(应用越用越大怎么办)

    app越用越大怎么清理(应用越用越大怎么办)

  • 为什么加微信号显示用户不存在(为什么加微信号显示不存在)

    为什么加微信号显示用户不存在(为什么加微信号显示不存在)

  • 换电话卡了绑定的各种信息怎么办(换电话卡了绑定不了微信)

    换电话卡了绑定的各种信息怎么办(换电话卡了绑定不了微信)

  • wps全角半角转换快捷键(wps2019全角半角的快速转换)

    wps全角半角转换快捷键(wps2019全角半角的快速转换)

  • 怎么把qq照片墙关掉(怎么把QQ照片墙去掉)

    怎么把qq照片墙关掉(怎么把QQ照片墙去掉)

  • 打印机显示文档被挂起是什么意思(打印机显示文档等待中不打印)

    打印机显示文档被挂起是什么意思(打印机显示文档等待中不打印)

  • cpu有什么用?(cpu有什么用处)

    cpu有什么用?(cpu有什么用处)

  • 华为素皮版什么意思(华为素皮版跟普通版区别)

    华为素皮版什么意思(华为素皮版跟普通版区别)

  • 微信长时间不用会被注销吗(微信长时间不用会被收回吗)

    微信长时间不用会被注销吗(微信长时间不用会被收回吗)

  • 红米k30充电手机发热(红米k30充电手机发热严重)

    红米k30充电手机发热(红米k30充电手机发热严重)

  • 华为p40手电筒在哪里

    华为p40手电筒在哪里

  • 惠普电脑无线网络显示叉(惠普电脑无线网卡驱动不正常)

    惠普电脑无线网络显示叉(惠普电脑无线网卡驱动不正常)

  • 一个手机怎样下载两个微信(一个手机怎样下载第二个微信)

    一个手机怎样下载两个微信(一个手机怎样下载第二个微信)

  • 微信不是对方好友却能发信息(微信不是对方好友能看到朋友圈吗)

    微信不是对方好友却能发信息(微信不是对方好友能看到朋友圈吗)

  • 华为荣耀v30pro防水吗(华为荣耀V30pro防水吗)

    华为荣耀v30pro防水吗(华为荣耀V30pro防水吗)

  • c20空开适合多少w电器(c20空开能带多大功率)

    c20空开适合多少w电器(c20空开能带多大功率)

  • 手机录像在哪里找到(手机录像在哪里调尺寸)

    手机录像在哪里找到(手机录像在哪里调尺寸)

  • 小米6自动返回能解决吗(小米6自动返回怎么解决)

    小米6自动返回能解决吗(小米6自动返回怎么解决)

  • ipad怎么退出qq(iPad怎么退出QQ登录)

    ipad怎么退出qq(iPad怎么退出QQ登录)

  • 苹果8plus支持快充吗(苹果8plus支持快充20w吗)

    苹果8plus支持快充吗(苹果8plus支持快充20w吗)

  • 网卡驱动卸载了怎么安装(网卡驱动卸载了还能上网吗)

    网卡驱动卸载了怎么安装(网卡驱动卸载了还能上网吗)

  • vivo手机sos怎么设置(vivo手机sos紧急呼叫怎么设置)

    vivo手机sos怎么设置(vivo手机sos紧急呼叫怎么设置)

  • 豆瓣小组怎么取消审核(豆瓣小组怎么取消封禁)

    豆瓣小组怎么取消审核(豆瓣小组怎么取消封禁)

  • qq冻结怎么发信息解冻?(qq冻结怎么发信息给对方)

    qq冻结怎么发信息解冻?(qq冻结怎么发信息给对方)

  • 华为p20怎样关闭后应用台(华为P20怎样关闭应用界面)

    华为p20怎样关闭后应用台(华为P20怎样关闭应用界面)

  • 苹果Macbook Pro分辨率怎么调想把屏幕上的字体显示变大小(苹果macbookpro分辨率是多少)

    苹果Macbook Pro分辨率怎么调想把屏幕上的字体显示变大小(苹果macbookpro分辨率是多少)

  • Python中如何使用replace()方法实现字符串内部替换?(python的用途)

    Python中如何使用replace()方法实现字符串内部替换?(python的用途)

  • 在建工程转固定资产需要交税吗
  • 加计扣除产生的滞纳金
  • 万元版和十万元版可以一起用吗
  • 汇算清缴所得税补缴怎么处理
  • 专用发票抬头一定要打完整吗
  • 所得税季报利润表怎么填
  • 固定资产清理属于什么科目
  • 农产品代销合同协议书范本
  • 补开的银行手续费发票怎么做账
  • 与其他企业联营算投资吗
  • 没有税收编码的发票怎么开具红字票
  • 开具出口发票时免税类型怎么选择?
  • 财产保险费发票税率
  • 代驾公司增值税怎么交
  • 开具增值税发票的注意事项有哪些?
  • 特殊性税务处理和一般性税务处理的区别
  • 建筑业调试费进什么科目?
  • 企业专票抵税
  • led电子屏税收编码
  • 调整以前年度应付工资怎么调
  • Win10系统如何修改开机密码
  • 人力资源管理师考试时间
  • 拆迁补偿收入如何纳税
  • 融资租赁ppt
  • 材料暂估入库如何处理
  • vue发送数据
  • php重定向伪造referer
  • chatgpt的多种免费使用方式
  • 兼职费用怎么入账报销
  • 财务人员如何做一个合格的党员
  • 什么是认缴出资金额
  • 单位人民币卡账户的资金一律从其基本存款账户转账存入
  • 销售退货会计分录
  • 利润分配和所有者权益的关系
  • 固定资产多少钱标准
  • 什么叫误餐费
  • 小规模公司怎么做账
  • 会计核算的主要环节
  • sql server中一个数据库可以有多个文件组
  • mysql的心得体会
  • mysql5.5安装配置教程
  • sql语句查询记录
  • ksweb软件
  • version 2什么意思
  • win10系统无法开机怎么修复
  • windows10 rs2
  • 在u盘里装win7
  • win7怎样添加开机启动项
  • linux updatedb
  • win10开机cpu占用率100%
  • xp系统插u盘没反应怎么解决
  • windowsxp oobe
  • win7系统ctfmon在哪个文件夹
  • window mobile系统
  • windows10如何取消密码开机
  • win10如何将我的电脑添加到桌面
  • cocos creator性能
  • unity3d第三人称角色控制器
  • Unity3D & Java 基于 Protobuf 通信实现
  • opengl绘制球面
  • 快速掌握知识的方法
  • unable to instantiate default
  • 一些实用性较高的东西
  • 用jquery制作轮播图效果
  • jquery 动态绑定
  • 基于flask的开源项目
  • pcs可以使用什么在任何地方以各种速率与网络保持联络
  • 备份系统三要素
  • python3正则
  • unity3d documentation
  • 数组添加数组
  • 天津违规养犬的处罚依据
  • 河北电子税务局社保缴费流程
  • 教师职称申报申请
  • 进口增值税如何勾选认证
  • 出口退税报关单在哪里打印
  • 三星电视投屏显示不支持当前文件
  • 租房完税证明需要房东交钱吗?
  • 福建电子税务局登录入口
  • 出口退税函调管理办法
  • 免责声明:网站部分图片文字素材来源于网络,如有侵权,请及时告知,我们会第一时间删除,谢谢! 邮箱:opceo@qq.com

    鄂ICP备2023003026号

    网站地图: 企业信息 工商信息 财税知识 网络常识 编程技术

    友情链接: 武汉网站建设