cascade自己训练级联分类器（人脸检测）

cascade训练简介

后面有详细解释，和步骤代码的实现，可能需要简单修改，建议代码自己先写着试试

训练步骤

1. 下载文件包opencv。这里的opencv是指编译好的.exe文件，不是需要编译的source源码文件。建议下载3.4版本的，最新版可能训练步骤不同，这里我没有做仔细学习，毕竟新手，等以后熟练了再做解释。
   windows版本：官网下载
   iOS版本：官网下载
   Android版本：官网下载
   官网地址：https://opencv.org/releases/
   但是有一点，官网嘛，外网比较慢，我下载了一晚上，也可以去csdn下载，就是需要金币，不太值。

2. 样本收集
   样本收集是个费时费力的活，当时在朋友圈喊了一声，同学把淘宝弄来的给我了，实际上符合条件的还是不够用的，所以大家可以找找其他图片。
   样本分为正负样本集。
   **正样本：**人脸图像，数量在一般在2k以上
   **负样本：**非人脸任何图像，数量一般在5k以上
   正负样本越多越好，当然，负样本要远大于正样本数量。网上对正负样本数量比没有详细阐释，我认为$1:3$的样本比例就可以

3. 准备文件夹
   这一步好说，让准备文件夹，主要是命令和文件夹有关，所以这一步要求大家和我准备一样的文件夹，如果你熟悉命令可以另说。

• cascade文件夹：这是整个环境的文件夹，下面的文件夹和文件除非特殊特殊声明，都存放在这个文件夹下
• neg文件夹：用于存放负样本集
• pos文件夹：用于存放正样本集
• opencv_world341.dll：该文件存放在步骤1下载好的文件夹中：G:\opencv\build\x64\vc15\bin，把它复制粘贴到cascade文件夹下
• opencv_creaesamples.exe：该文件存放路径同上
• opencv_traincascade.exe：该文件存放路径同上
• xml文件夹：用于存放训练好的.xml文件
• 人脸图像一张：用于后期测试

4. 修改正负样本照片

• 正样本：
  • 没必要修改成灰度图
  • 大小：有一致性的要求，比如都设置成$256\ast 256$的，但是注意一定要一致。
  • 数量：2000以上
  • 图片类型，选择$.BMP$格式的图片（因为我找不到那么多$.bmp$格式的图片，所以只能用$.jpg$格式。没试过二者区别，论文中说“$.jpg$格式的图片压缩有‘伪影’”，建议有条件的童鞋搞点$.bmp$格式的图片）
• 负样本：
  • 大小：一定要超过正样本大小，因为我们要将负样本作为背景的，所以负样本一定比正样本尺寸大
  • 数量：5000以上

5. 分别在pos文件夹和neg文件夹下添加.txt文件pos.txt和neg.txt。然后，八仙过海，各显神通，将文件填充如下：
   neg.txt：文件路径+图像名写入文件中(相对路径)
   可以用ddos的命令: