opencv火车分类器永远不会contiueus 3阶段

时间:2015-03-02 19:19:49

标签: python c++ opencv machine-learning viola-jones

我正在尝试学习级联分类器以学习车牌。我在具有16 GB RAM和3,4 GHz i7处理器的Windows 7服务器上运行OpenCV 2.4.9。我想训练分类器,但它从未连续第3阶段。

这就是我在xxxx上制作我的.vec文件的个人信息:

D:\xxxx\trainingBinairImages\build\x64\vc12\bin\opencv_createsamples.exe -info D:\xxxx\trainingBinairImages\positiveNew.dat -bg D:\xxxx\trainingBinairImages\NegativeNew.bg -vec D:\xxxx\trainingBinairImages\output_vec.vec -maxxangle 0 -maxyangle 0 -maxzangle 0 -w 140 -h 40 -num 3311

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参数:

D:\xxxx\trainingBinairImages\build\x64\vc12\bin\opencv_traincascade.exe -data D:\xxxx\trainingBinairImages\result -vec output_vec.vec -bg negativeNew.bg -numPos 2980 -numNeg 3311 -miniHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.5 -w 140 -h 40 -featureType HAAR -precalcValBufSize 2048 -precalcIdxBufSize 2048
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来自cmd:

 ===== TRAINING 3-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed   2980 : 2981
Train dataset for temp stage can not be filled. Branch training terminated.

如果需要查看文件,我将编辑额外的文件。我试图改变numStages的正值和负值。更改目录路径等。在线有关于此的问题,我试过没有解决的解决方案。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

答案以另一种形式the_link

解决
  

嗯那是你的问题。你需要提供更大的图像   负面而不是裁剪的窗户。想象一下,你需要很多东西   窗户!每个负面窗口被正确分类   以前的阶段不能再用于新阶段。所以大多数人   只需提供大量不对象图像,软件就会自行完成   为你随机剪掉负片的工作。