OpenCV Adaboost 分类器训练教程

"OpenCV训练分类器Adaboost的使用方法" OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了多种机器学习算法，包括Adaboost，用于训练分类器进行目标检测。Adaboost是一种集成学习方法，通过结合多个弱分类器形成一个强分类器，尤其适用于面部检测、车辆检测等应用。 在OpenCV中，Adaboost被用于创建级联分类器，这种分类器由多个简单的分类器（如决策树）级联组成。在目标检测过程中，每个候选区域会逐个通过这些分类器，早期的分类器会快速过滤掉大部分非目标区域，而后续的分类器则对剩下的候选区域进行更精细的判断。最终，通过所有层分类器的候选区域被认为是目标区域，输出为1，否则为0。 Adaboost算法有四种不同的变体在OpenCV中支持：离散Adaboost、实值Adaboost、温和Adaboost和Logitboost。这些变体允许用户根据需求选择合适的加权投票方式来构建级联分类器。 目标检测的流程主要分为三个阶段： 1. **样本创建**：首先需要准备正例和反例样本。正例样本是待检测的目标对象（如人脸或汽车），而反例样本是不包含目标特征的其他图像。所有样本应被调整到相同大小，以便于处理。 2. **训练分类器**：使用收集的样本数据，通过Adaboost算法训练级联分类器。这个过程涉及到弱分类器的选择和权重调整，使得分类器能够在各个阶段有效地过滤非目标区域。 3. **目标检测**：训练完成后，将分类器应用于实际图像，通过在图像上滑动不同比例的搜索窗口来检测目标。多尺度检测可以提高目标检测的鲁棒性，适应不同大小的目标。 在创建训练样本时，反例样本通常来自不含目标的任意图片，它们由一个背景描述文件列出，文件中的每一行对应一个反例图片的路径。用户需要手动创建这个背景描述文件。 例如，假设有一个如下的文件结构： ``` /img img1.jpg img2.jpg bg.txt ``` 背景描述文件`bg.txt`可能包含以下内容： ``` /img/img1.jpg /img/img2.jpg ``` 这表明`img1.jpg`和`img2.jpg`是反例样本。 OpenCV的Adaboost训练分类器是一个涉及样本准备、模型训练和目标检测的复杂过程，但它在实时目标检测中展现出高效性和准确性，广泛应用于各种计算机视觉任务。