OpenCV训练分类器制作xml文档之三
三、训练分类器
样本创建之后,接下来要训练分类器,这个过程是由haartraining 程序来实现的。
Haartraining 的命令行参数如下:
-data<dir_name>
存放训练好的分类器的路径名。
-vec<vec_file_name>
正样本文件名(由trainingssamples 程序或者由其他的方法创建的)
-bg<background_file_name>
背景描述文件。
-npos<number_of_positive_samples>,
-nneg<number_of_negative_samples>
用来训练每一个分类器阶段的正/负样本。合理的值是:nPos = 7000;nNeg = 3000
-nstages<number_of_stages>
训练的阶段数。
-nsplits<number_of_splits>
决定用于阶段分类器的弱分类器。如果1,则一个简单的stump classifier 被使用。如果是2 或者更
多,则带有number_of_splits 个内部节点的CART 分类器被使用。
-mem<memory_in_MB>
预先计算的以MB 为单位的可用内存。内存越大则训练的速度越快。
-sym(default)
-nonsym
指定训练的目标对象是否垂直对称。垂直对称提高目标的训练速度。例如,正面部是垂直对称的。
-minhitrate《min_hit_rate》
每个阶段分类器需要的最小的命中率。总的命中率为min_hit_rate 的number_of_stages 次方。
-maxfalsealarm<max_false_alarm_rate>
没有阶段分类器的最大错误报警率。总的错误警告率为max_false_alarm_rate 的
number_of_stages 次方。
-weighttrimming<weight_trimming>
指定是否使用权修正和使用多大的权修正。一个基本的选择是0.9
-eqw
-mode<basic(default)|core|all>
选择用来训练的haar 特征集的种类。basic 仅仅使用垂直特征。all 使用垂直和45 度角旋转特征。
-w《sample_width》
-h《sample_height》
训练样本的尺寸,(以像素为单位)。必须和训练样本创建的尺寸相同
然后,同样在dos命令行输入harr这个函数的命令
具体如图:
然后,按回车,会出现下面的“成果”界面:
到目前为止,你自己需要的分类器的xml文档就生成了,你自个找下你当前那个目录,会发现,多了几个文件夹,请看图:
到目前为止,就告一段落了,快一点了,还真冷,脚冰了!
(这里就只有几个图片,所以,很快训练完,不过,要想训练出检测率高的xml,图片的张数的很多,那时候,会训练几个小时到1天,时间几天的时间,那时候,你只求你的电脑不要断电!)
相关文档:
1.route.xml文件内容
<?xml version="1.0" encoding="GBK"?>
<root>
<route id="1111">
<id>111</id>
<name>四川</name>
<path>www.baidu.com/hehe.html</path>
</route>
</root>
2.test.html代码
<html>
<body>
<script> ......
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已知有一个XML文件(bookstore.xml)如下:
<?xml version="1.0" encoding="gb2312"?>
<bookstore>
<book genre="fantasy" ISBN="2-3631-4">
<title>Oberon's Legacy</title>
<author>Corets, Eva</author>
<price>5.95</price> ......
/// <summary>
/// 收到的XML转成dataset型
/// </summary>
/// <param name="xmlData"></param>
/// ......
XML即extensibe markup language的缩写,也就是可扩展标识语言。由于其开放性,越来越多的软件采用它作为描述语言;由于其平台无关性,越来越多的系统采用它作为数据传递中介。计算机行业已经把XML为数据交换的标准,并提供了相当数量的支持工具。但 ......