OpenCV+Python训练分类器

最新推荐文章于 2022-03-09 18:00:01 发布

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#OpenCV训练自己的分类器

本文总结了如何使用OpenCV和Python训练自己的分类器，包括处理正负样本的比例，使用特定的exe和dll工具生成vec和xml文件，以及测试xml文件的流程。并提供了相关参考资料链接。

@[TOC]opencv训练自己的分类器

opencv训练自己的分类器

总结一下在学习训练自己的分类器所看到的有帮助的资料。

正负样本的处理

正样本：负样本=1:3，正样本尺寸：负样本尺寸=1:6的最终效果比较好，若是场景比较单一的正、负样本数量不必太多，也无需满足1:3。正负样本的处理可以参考这篇文章（利用的Python代码，处理起来比较简单） https://blog.youkuaiyun.com/YK_LaNce/article/details/100576560.

所需的exe和dll工具

百度网盘自行下载：https://pan.baidu.com/s/14plhrufj2hQR3Es3aYqoIg.

自己参考之后所写代码:

#处理正样本
'''import cv2
path = "C:/pos/"          #pos文件所在地址
for i in range(1, 27):    #pos文件中图片数量
    print(path+str(i)+'.jpg')
    img = cv2.imread(path+str(i)+'.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img5050=cv2.resize(img,(50,50))        #将pos文件中图片压缩为50*50
    cv2.imshow("img", img5050)
    cv2.waitKey(20)
    cv2.imwrite('C:/pos1/'+