AdaBoost一些知识收集

本文详细介绍使用OpenCV训练分类器的过程,包括opencv_traincascade.exe的参数设置与注意事项。涵盖正负样本准备、缓存配置及不同特征类型的训练方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://blog.youkuaiyun.com/xidianzhimeng/article/details/10470839  采用opencv_cascadetrain进行训练的步骤及注意事项

http://blog.youkuaiyun.com/quincuntial/article/details/50436699  opencv_traincascade.exe用到的参数及解释
-data 
训练的分类器的存储目录
-vec 
正样本文件,由open_createsamples.exe生成,正样本文件后缀名为.vec
-bg 
负样本说明文件,主要包含负样本文件所在的目录及负样本文件名
-numPos 
每级分类器训练时所用到的正样本数目,应小于vec文件中正样本的数目,具体数目限制条件为:numPos+(numStages-1)*numPos*(1-minHitRate)<=vec文件中正样本的数目
-numNeg 
每级分类器训练时所用到的负样本数目,可以大于-bg指定的图片数目
-numStages 
训练分类器的级数,强分类器的个数
-precalcValBufSize 
缓存大小,用于存储预先计算的特征值,单位MB
-precalcIdxBufSize 
缓存大小,用于存储预先计算的特征索引,单位MB
-baseFormatSave 
仅在使用Haar特征时有效,如果指定,级联分类器将以老格式存储

http://www.68idc.cn/help/buildlang/ask/20150522346397.html  用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml


http://blog.youkuaiyun.com/wuxiaoyao12/article/details/39227189正式使用opencv里的训练和检测 - opencv_createsamples、opencv_traincascade-2.4.11版本


附图:




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