使用OpenCV训练自定义分类器指南

"这篇文档介绍了如何使用OpenCV训练自定义的分类器，主要针对目标检测的方法，特别是基于Haar特征的级联分类器。作者提到的项目是性别识别，通过OpenCV的haartraining进行人脸检测和五官定位。文档涵盖了目标检测的基本步骤、样本创建、分类器训练以及使用训练好的分类器进行目标检测的三个主要阶段。" **1. 目标检测方法概述** OpenCV中的目标检测方法源自Paul Viola和Rainer Lienhart的工作，它采用级联的boosted分类器，通过一系列简单的分类器逐步排除非目标区域。这种方法效率高，因为在早期阶段就能过滤掉大部分候选区域。分类器可以适应不同大小的目标，通过调整搜索窗口的比例进行多尺度检测。 **2. 分类器训练流程** - **样本创建**：训练数据包括正例样本（待检测目标）和负例样本（非目标）。正例通常是目标物体的清晰图片，而负例则包含不含目标特征的任意图像。 - **训练分类器**：使用Haar特征作为基本特征，通过Adaboost算法（Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost, 或 Logitboost）组合多个弱分类器形成强分类器。这个级联结构允许快速剔除非目标区域。 - **目标检测**：应用训练好的分类器遍历图像的每个位置，找到通过所有级联分类器的区域作为潜在目标。 **3. 负样本创建** 负样本的背景描述文件是一个文本列表，包含不含有目标特征的图片文件名。文件的每一行对应一个负样本图片的相对路径。创建这样的文件是准备训练数据的关键步骤之一。 **4. 应用与实践** 在性别识别项目中，作者使用OpenCV的haartraining工具进行人脸检测和五官定位，这需要大量的正面和负面样本图片来训练分类器。训练完成后，这个分类器可以用于实时的性别识别，检测出图像中的脸部并判断其性别。 这份文档提供了一个关于如何使用OpenCV创建和训练自定义分类器的指南，对于进行类似目标检测任务的人来说，是一个非常实用的教程。通过理解这个过程，开发者能够定制自己的分类器，适应特定的应用场景，如人脸识别、物体识别等。