如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器分类

 首先，需要说明的是，OpenCV自带的haar training提取的特征是haar特征（具体请参考我的另一篇关于haar特征的文章：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8094699 ），分类器是AdaBoost级联分类器（如需了解Adaboost算法，请参考我的另一篇文章：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8130557 ）。所谓的级联分类器，就是将若干的简单的分量分类器（可以理解为一般的普通分类器）依次串联起来，最终的检测分类结果，要依次通过所有的分量分类器才能算是一个有效的检测分类结果。否则，就认为当前检测区域内没有我们需要找的目标。利用OpenCV自带的haar
training程序训练一个分类器，需要经过以下几个步骤：（1）收集训练样本： 训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是，负样本也并非随便选取的。例如，你需要检测的目标是汽车，那么正样本就应该是仅仅含有汽车的图片，而负样本显然不能是一些包含天空的，海洋的，风景的图片。因为你最终训练分类器的目的是检测汽车，而汽车应该出现在马路上。也就是说，分类器最终检测的图片应该是那些包含马路，交通标志，建筑物，广告牌，汽车，摩托车，三轮车，行人，自行车等在内的图片。很明显，这里的负样本应该是包含摩托车、三轮车、自行车、行人、路面、灌木丛、花草、交通标志、广告牌等。
另外，需要提醒的是，adaboost方法也是机器学习中的一个经典算法，而机器学习算法的前提条件是，测试样本和训练样本独立同分布。所谓的独立同分布，可以简单理解为：训练样本要和最终的应用场合非常接近或者一致。否则，基于机器学习的算法并不能保证算法的有效性。此外，足够的训练样本（至少得几千张正样本、几千张负样本）也是保证训练算法有效性的一个前提条件。 这里，假设所有的正样本都放在f:/pos文件夹下，所有的负样本都放在f:/neg文件夹下；（2）对所有的正样本进行尺寸归一化：上一步收集到的正样本，有很多的尺寸大小，有的是200*300，有的是500*800...尺寸归一化的目的，就是把所有的图片都缩放到同一大小。比如，都缩放到50*60的大小。（3）生成正样本描述文件：
所谓的正样本描述文件，其实就是一个文本文件，只不过，很多人喜欢将这个文件的后缀改成.dat而已。正样本描述文件中的内容包括：文件名 目标个数 目标在图片中的位置（x,y,width,height）典型的正样本描述文件如下所示：0.jpg 1 0 0 30 401.jpg 1 0 0 30 402.jpg 1 0 0 30 40..... 不难发现，正样本描述文件中，每一个正样本占一行，每一行以正样本图片开头，后面紧跟着该图片中正样本的数量（通常为1），以及正样本在图片中的位置 假如，f:\pos文件夹下有5000个正样本图片，每个图片中仅有一个目标。那么，我们可以写程序（遍历文件夹中的所有图片文件，将文件名写入到文件中，将正样本在图片中的位置，大小都写入文件中）生成一个pos.dat文件作为正样本描述文件。（4）创建正样本vec文件
由于haarTraining训练的时候需要输入的正样本是vec文件，所以需要使用createsamples程序来将正样本转换为vec文件。打开OpenCV安装目录下bin文件夹里面的名为createSamples（新版本的OpenCV里面改名为opencv_createSamples）的可执行程序。需要提醒的是，该程序应该通过命令行启动（可以参考我的另一篇博客：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6704589 ）。并设置正样本所在的路径以及生成的正样本文件保存路劲（例如：f:\pos\pos.vec）。Createsamples程序的命令行参数：命令行参数：－vec
训练好的正样本的输出文件名。－img源目标图片（例如：一个公司图标）－bg背景描述文件。－num要产生的正样本的数量，和正样本图片数目相同。－bgcolor背景色（假定当前图片为灰度图）。背景色制定了透明色。对于压缩图片，颜色方差量由bgthresh参数来指定。则在bgcolor－bgthresh和bgcolor＋bgthresh中间的像素被认为是透明的。－bgthresh－inv如果指定，颜色会反色－randinv如果指定，颜色会任意反色－maxidev背景色最大的偏离度。－maxangel－maxangle，－maxzangle最大旋转角度，以弧度为单位。－show如果指定，每个样本会被显示出来，按下"esc"会关闭这一开关，即不显示样本图片，而创建过程继续。这是个有用的debug选项。－w输出样本的宽度（以像素为单位）－h《sample_height》输出样本的高度，以像素为单位。（5）
创建负样本描述文件在保存负样本的文件夹下生成一个负样本描述文件，具体步骤同（3），此处不再赘叙； （6）进行样本训练 该步骤通过调用OpenCV\bin目录下的haartraining程序(新版本的opencv改名为opencv_haartraining)来完成。其中，Haartraining的命令行参数为：－data存放训练好的分类器的路径名。－vec正样本文件名（由trainingssamples程序或者由其他的方法创建的）－bg背景描述文件。－npos，－nneg用来训练每一个分类器阶段的正/负样本。合理的值是：nPos
= 7000;nNeg = 3000－nstages训练的级联分类器层数。－nsplits决定用于阶段分类器的弱分类器。如果1，则一个简单的stump classifier被使用。如果是2或者更多，则带有number_of_splits个内部节点的CART分类器被使用。－mem预先计算的以MB为单位的可用内存。内存越大则训练的速度越快。－sym（default）－nonsym指定训练的目标对象是否垂直对称。垂直对称提高目标的训练速度。例如，正面部是垂直对称的。－minhitrate《min_hit_rate》每个阶段分类器需要的最小的命中率。总的命中率为min_hit_rate的number_of_stages次方。－maxfalsealarm没有阶段分类器的最大错误报警率。总的错误警告率为max_false_alarm_rate的number_of_stages次方。－weighttrimming指定是否使用权修正和使用多大的权修正。一个基本的选择是0.9－eqw－mode选择用来训练的haar特征集的种类。basic仅仅使用垂直特征。all使用垂直和45度角旋转特征。－w《sample_width》－h《sample_height》训练样本的尺寸，（以像素为单位）。必须和训练样本创建的尺寸相同。一个训练分类器的例子："D:\Program
Files\OpenCV\bin\haartraining.exe" -data data\cascade -vec data\pos.vec -bg negdata\negdata.dat -npos 49 -nneg 49 -mem 200 -mode ALL -w 20 -h 20训练结束后，会在目录data下生成一些子目录，即为训练好的分类器。（7） 生成xml文件上一步在进行haartraining的时候，会在data目录下生成一些目录及txt文件，我们需要调用opencv\bin\haarconv.exe将这些txt文件转换为xml文件，也就是所谓的分类器。
至此，分类器的训练工作已完成。剩下的，就是在程序中加载xml文件，并调用相应的函数接口来实现分类检测的作用了。