用java写一个opencv训练汽车识别的模型代码

下面是一个使用Java和OpenCV进行汽车识别模型训练的示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.objdetect.HOGDescriptor;
import org.opencv.objdetect.Objdetect;
import org.opencv.ml.*;

import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class CarDetectorTrainer {
    private static final String TRAINING_POSITIVE_DIR = "positive/";
    private static final String TRAINING_NEGATIVE_DIR = "negative/";
    private static final String SVM_MODEL_FILE = "car_detector.xml";

    private static final int WIDTH = 64;
    private static final int HEIGHT = 64;
    private static final int BLOCK_SIZE = 16;
    private static final int BLOCK_STRIDE = 8;
    private static final int CELL_SIZE = 8;
    private static final int NBINS = 9;

    private static final int POSITIVE_LABEL = 1;
    private static final int NEGATIVE_LABEL = 0;

    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        List<Mat> trainingPositiveImages = loadImages(TRAINING_POSITIVE_DIR);
        List<Mat> trainingNegativeImages = loadImages(TRAINING_NEGATIVE_DIR);

        MatOfFloat descriptors = new MatOfFloat();
        MatOfInt labels = new MatOfInt();

        HOGDescriptor hog = new HOGDescriptor(new Size(WIDTH, HEIGHT), new Size(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE), new Size(BLOCK_STRIDE, BLOCK_STRIDE), new Size(CELL_SIZE, CELL_SIZE), NBINS);
        // 设置 SVM 分类器
        SVM svm = SVM.create();
        svm.setType(SVM.C_SVC);
        svm.setKernel(SVM.RBF);
        svm.setGamma(0.5);
        svm.setC(2.0);

        for (Mat image : trainingPositiveImages) {
            MatOfFloat descriptor = new MatOfFloat();
            hog.compute(image, descriptor);
            descriptors.push_back(descriptor);
            labels.push_back(new MatOfInt(POSITIVE_LABEL));
        }

        for (Mat image : trainingNegativeImages) {
            MatOfFloat descriptor = new MatOfFloat();
            hog.compute(image, descriptor);
            descriptors.push_back(descriptor);
            labels.push_back(new MatOfInt(NEGATIVE_LABEL));
        }

        // 训练 SVM 分类器
        svm.train(descriptors, Ml.ROW_SAMPLE, labels);

        // 保存 SVM 分类器模型
        svm.save(SVM_MODEL_FILE);
    }

    private static List<Mat> loadImages(String directory) {
        List<Mat> images = new ArrayList<>();
        File dir = new File(directory);
        File[] files = dir.listFiles();
        if (files != null) {
            for (File file : files) {
                if (file.isFile()) {
                    Mat image = Imgcodecs.imread(file.getAbsolutePath(), Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
                    images.add(image);
                }
            }
        }
        return images;
    }
}

这个代码使用了OpenCV的HOG特征和SVM分类器来训练汽车识别模型。首先，它加载了正样本和负样本图像，并使用HOGDescriptor计算每个图像的特征向量。然后，它将这些特征向量和相应的标签（1表示正样本，0表示负样本）添加到MatOfFloat和MatOfInt对象中。最后，它使用这些特征向量和标签训练SVM分类器，并将模型保存到文件中。

要运行这个代码，你需要下载和安装OpenCV库，并将其添加到Java项目的类路径中。你还需要准备一些用于训练的正样本和负样本图像，并将它们放在相应的目录中。然后你就可以运行这个代码并等待模型训练完成。