OpenCV教程：HARR特征级联分类器训练详解

本篇文档详细介绍了如何在OpenCV中利用Harr特征进行对象检测的训练过程，特别是针对人脸检测之外的目标。OpenCV已经预包含了面部检测的分类器，但作者为了展示其广泛适用性，提供了使用Harr特征对碗（bowl）进行训练的例子。这个教程适用于Windows 32位系统，OpenCV版本为beta 3.1，安装目录默认为"C:\Program Files\OpenCV"。 首先，需要确保在该目录下的bin文件夹内包含所需的工具。如果这些工具未找到，可能需要先进行编译，通过<OpenCV-directory>\apps\HaarTraining\make\full.dsw进行操作，并选择"release"版本以避免生成调试版本。同时，检查开发环境中的头文件和库文件路径，确保它们正确配置。如果遇到缺失文件的问题，需一一排查并解决。 训练过程分为几个关键步骤： 1. **特征提取**：Haar特征是一种基于图像亮度对比度的局部特征，用于描述图像中的边缘、角落和其他形状。在OpenCV中，使用`cv::createHarrFeatureDetector()`函数创建一个Harr特征检测器，用于检测图像中的特定模式。 2. **样本数据准备**：收集用于训练的数据集，包含目标物体（如碗）的各种姿态和光照条件下的图片。对于每个样本，通常需要有对应的正样本（目标物体出现的图像）和负样本（目标物体不存在的图像）。 3. **级联分类器训练**：级联分类器是OpenCV中的一个关键技术，它使用Boosting算法结合多个弱分类器（通常是Harr特征检测器），形成一个强分类器。使用`cv::traincascadeClassifier()`函数训练级联分类器，输入参数包括训练数据、正负样本的比率、特征选择方法等。 4. **训练参数设置**：选择合适的训练参数，如最大深度、节点测试的置信度阈值、子窗口大小等，以优化分类器的性能和速度。 5. **验证与调整**：训练完成后，通过交叉验证或独立测试集评估分类器的效果。根据测试结果调整参数，如增加更多的训练数据或迭代训练，以提高准确性和鲁棒性。 6. **保存和应用**：最后，将训练好的级联分类器保存为XML文件，以便后续在实际应用中使用，如实时视频流处理或图像识别。 总结来说，本文档为OpenCV用户提供了如何利用Harr特征进行目标检测，特别是非面部目标，通过细致的步骤指导了训练级联分类器的过程，这对于理解和扩展OpenCV的功能具有重要意义。