OpenCV实战：自定义分类器训练教程

OpenCV是一种强大的计算机视觉和图像处理库，它提供了大量用于开发实时视觉应用的工具。OpenCV不仅支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，还支持多种操作系统，使其成为开发跨平台视觉应用的首选库。在计算机视觉领域，分类器是识别图像中的对象或特征的关键组件。OpenCV提供了一些预训练的分类器，例如哈尔级联（Haar cascades）用于人脸检测，但也允许用户训练自己的分类器以识别特定的图像模式或物体。 要使用OpenCV训练自己的分类器，首先需要准备好训练数据集，即一系列正样本和负样本图像。正样本图像包含我们希望分类器识别的对象或特征，而负样本图像则不包含这些特征。接下来，需要使用一些训练算法对这些数据进行处理，以建立一个能够区分正负样本的分类器模型。 OpenCV支持几种训练算法，其中比较常见的是使用Adaboost和级联结构来训练哈尔分类器。哈尔特征是一种简单而有效的图像特征，能够表示图像中的灰度变化。它通常用于实时对象检测，因为哈尔特征计算快速且易于实现。 训练步骤大致如下： 1. 准备训练数据： - 收集大量的正样本图像，这些图像应该只包含我们需要检测的对象或特征。 - 收集更多的负样本图像，这些图像不包含我们要检测的对象或特征，但大小与正样本相同。 - 使用正样本创建一个向量文件，通常是一个文本文件，记录每张正样本图片的路径和边界框信息（即标记出感兴趣的区域）。 2. 提取特征： - 使用OpenCV函数，如cv2.HaarFeatureExtractor，从正负样本图像中提取特征。 3. 训练分类器： - 使用OpenCV的cv2.CvSVM等函数，基于提取的特征训练一个分类器。对于哈尔分类器，常常使用cv2.CvTrainHaarClassifier进行训练。 4. 测试和优化分类器： - 使用一部分未参与训练的数据对分类器进行测试，评估其准确性和可靠性。 - 根据测试结果调整训练参数，如使用更多的训练阶段、调整训练的样本数或修改Adaboost参数等，直到获得满意的分类效果。 5. 应用分类器： - 将训练好的分类器应用到新的图像或视频上进行实时对象检测。 在实际操作中，OpenCV还提供了交互式工具，如OpenCV自带的训练工具，用于辅助用户更方便地选择正负样本，并可生成所需的向量文件。此外，OpenCV的文档和社区提供了丰富的教程和示例代码，方便用户学习和实践。 【标签】中的“harr xlm”可能是一个打字错误，实际应该指的是“Haar XML”，这是指使用哈尔特征训练出来的分类器最终保存的文件格式。训练完成后，分类器模型以XML格式保存，可以在其他OpenCV应用中重用。 文件名称列表中提到的“如何用OpenCV训练自己的分类器.doc”和“OpenCV人脸训练分类器.txt”很可能是包含了上述训练分类器方法的详细步骤说明或用户整理的笔记文档。这些文件对于理解OpenCV训练分类器的整个流程，以及对于具体代码实现细节的参考，都是十分有用的资源。