正如我在之前的帖子here中所解释的那样，我正在尝试生成一些cascade.xml文件来识别要在我的iOS应用程序中使用的欧元硬币。无论如何，我在理解如何生成.vec文件以作为opencv_traincascade的输入时遇到很多困难。这是因为我听到了很多不同意见:有人告诉我vector文件必须只包含正片图像，其中只包含要识别的对象；其他人(以及在我的教程中读到的)说vector文件必须包含“样本”图像，换句话说，随机背景，要识别的对象已通过opencv_createsamples添加。换句话说:opencv_createsamples-imgpositives/1.png-bgneg

图像识别:猫一.样本准备选取网站：首先自网络上选取网站爬取或批量下载图片文件素材将其保存在文件夹中选取网站时候需要稍稍注意下可以随意搜索个关键字看看搜索结果中图片的质量怎么样有些网站可能搜索“猫”它会把动漫形象的猫或者是其他动物一并返回在结果中这样的情况下爬取的效果就较为糟糕对爬取的图片还需要做很多人工筛选的工作。保存方式：其中正例与负例需要分开放置同时我利用代码分别完成了正负例图片的重命名对图片文件进行批量重命名的python代码：importospath="cat\\"n=0forfileinos.listdir(path):os.rename(path+file,path+""+str(

关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion我花了几周的时间尝试创建一个好的级联分类器，但这个过程似乎充满了神秘色彩。我有很多问题:1)为什么opencv给我们的信息这么少？2)它需要更多的正面形象还是负面形象？3)什么尺寸应该有正面图像？和负面形象？它们必须具有相同的尺寸吗？4)如果我想为单个路标创建分类器就足够了，像this这样的单个正面图像使用opencv_createsamples创建样本？5)创建一个用于Android应用程序的分类器是H