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 -img positives/1.png -bg negatives.txt -info 1.txt -num 210 -maxxangle 0.0 -maxyangle 0.0 -maxzangle 0.9 -bgcolor 255 -bgthresh 8 -w 48 -h 48
生成了 12000 张图像。 最后，我创建了 .vec 文件:
cat *.txt > positives.txt
opencv_createsamples -info positives.txt -bg negatives.txt -vec 2.vec -num 12600 -w 48 -h 48
所以，我想问一下，下面两个 vector 文件中应该包含哪些正确的图像:
此外，启动训练的最终命令是什么？这是我到目前为止使用的那些:
opencv_traincascade -data final -vec 2.vec -bg negatives.txt -numPos 12000 -numNeg 3000 -numStages 20 -featureType HAAR -precalcValBufSize 2048 -precalcIdxBufSize 2048 -minHitRate 0.999 -maxFalseAlarmRate 0.5 -w 48 -h -模式全部
其中 .vec 文件包含 12000 个样本图像(背景 + 要识别的硬币)。
如果 .vec 文件仅包含正面图像(仅硬币)，我该如何告诉 opencv_traincascade 使用样本图像进行训练？
我真的需要知道如何正确地做事，因为我已经启动了很多培训，但没有得到正确的结果，而且由于它们需要花费很多小时或几天才能执行，我不能再浪费时间了。
感谢大家的关注。
更新
我设法用 LBP 创建了一个 cascade.xml 文件。如果我将用作训练样本的图像之一提供给一个简单的 OpenCV 程序，看看会发生什么:
同时使用如下图像:
它根本不起作用。我真的不知道我在哪里犯了错误。
更新
也许首先将正图像转换为灰度图像会有所帮助？
最佳答案
我使用了 INRIA 训练的负样本数据库http://pascal.inrialpes.fr/data/human/
和此输入(硬币周围具有 alpha 透明度的 png):
将其与此命令一起使用:
opencv_createsamples -img pos_color.png -num 10 -bg neg.txt -info test.dat -maxxangle 0.6 -maxyangle 0 -maxzangle 0.3 -maxidev 100
-bgcolor 0 -bgthresh 0
产生这样的输出:
所以背景颜色显然不起作用。然而，一开始转换为灰度给了我这个输入:
同样的命令会产生这样的输出:
我知道这不能回答您所有的问题，但也许它仍然有帮助。
关于c++ - OpenCV:如何创建 .vec 文件以与 opencv_traincascade 一起使用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35125138/
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