WIN7下利用OPENCV自带的分类器训练XML文件

一.环境

1. QT5.14
2. OpenCv 4.2.0

训练器使用的是OpenCV-3.4.1-x64版本的opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe文件。
高版本去除了这两个文件，有些低版本使用的时候会出现”应用程序无法正常启动(0xc000007b)。“的错误。（我之前使用OpenCv-3.3.1的时候就出现过）
下载链接：https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build

或者百度云：https://pan.baidu.com/s/1QnGZcaBoyGIIgCC_CvCR5g
提取码：hr3c

下载完成后，到对应路径的文件夹下找到bin文件夹，双击直接运行opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe这两个文件。要是没有弹出错误窗口的话就说明可以使用。
我的路径是这样子的D:\OpenCv\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-3.4.1-x64\x64\mingw\bin。

不能使用的话只能换其他低的版本。要是可以使用，就将bin文件夹的路径添加到环境变量(不会请百度)，添加环境变量后就能在其他地方使用这两个exe文件了。
将opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe两个文件复制到一个新的文件夹中。改变了环境变量后一般需要重启。

二.样本准备
正样本（需要识别的物体）
负样本（不包含需要识别的物体的照片）
正样本需要同样大小，并且为灰度图；负样本只需要为灰度图即可。
在刚才的文件夹中建立pos、neg、xml三个文件夹，分别用于存放正样本、负样本和训练出来的xml文件。

我的正样本是使用电脑摄像头拍摄，然后opencv处理成8080大小的灰度图；负样本是使用手机的相册照片，经过opencv处理成500500的灰度图。

我的简单的处理代码如下：

Point pt(45,45);
int flag_neg = 0;   // 0 是80*80正样本，1 是负样本, 2 为自动从目录中读取
void on_mouse( int event, int x, int y, int , void* )//鼠标的回调函数
{
   
   
    if(event == EVENT_LBUTTONUP      )
    {
   
   
        pt.x = x;
        pt.y = y;
        //cvCircle( src, pt, 2,cvScalar(255,0,0,0) ,CV_FILLED, CV_AA, 0 );
    }
}

int main(int argc, char *argv[])
{
   
   
    readTemplate();
    tryFindresule();

    VideoCapture v(0);  //默认分辨率640*480
//    v.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280.0);    //设置分辨率