*************************** 级联分类器训练 *************************** .. highlight:: cpp 介绍 ================ 级联分类器包括两部分：训练和检测。 检测部分在OpenCV ``objdetect`` 模块的文档中有介绍，在那文档中给出了一些级联分类器的基本介绍。这个指南是描述如何训练分类器：准备训练数据和运行训练程序。 重点注意事项 --------------- OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： ``opencv_haartraining`` and ``opencv_traincascade``。 ``opencv_traincascade`` 是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是 ``opencv_traincascade`` 支持 Haar [Viola2001]_ 和 LBP [Liao2007]_ (Local Binary Patterns) 两种特征，并易于增加其他的特征。与Haar特征相比，LBP特征是整数特征，因此训练和检测过程都会比Haar特征快几倍。LBP和Haar特征用于检测的准确率，是依赖训练过程中的训练数据的质量和训练参数。训练一个与基于Haar特征同样准确度的LBP的分类器是可能的。 ``opencv_traincascade`` and ``opencv_haartraining`` 所输出的分类器文件格式并不相同。注意，新的级联检测接口（参考 ``objdetect`` 模块中的 ``CascadeClassifier`` 类）支持这两种格式。 ``opencv_traincascade`` 可以旧格式导出选练好的级联分类器。但是在训练过程被中断后再重启训练过程， ``opencv_traincascade`` and ``opencv_haartraining`` 不能装载与中断前不同的文件格式。 ``opencv_traincascade`` 程序使用TBB来处理多线程。如果希望使用多核并行运算加速，请使用TBB来编译OpenCV。 还有一些与训练相关的辅助程序。 * ``opencv_createsamples`` 用来准备训练用的正样本数据和测试数据。 ``opencv_createsamples`` 能够生成能被 ``opencv_haartraining`` 和 ``opencv_traincascade`` 程序支持的正样本数据。它的输出为以 \*.vec 为扩展名的文件，该文件以二进制方式存储图像。 * ``opencv_performance`` 可以用来评估分类器的质量，但只能评估 ``opencv_haartraining`` 输出的分类器。它读入一组标注好的图像，运行分类器并报告性能，如检测到物体的数目，漏检的数目，误检的数目，以及其他信息。 既然 ``opencv_haartraining`` 是一个将被弃用的程序，下面将不再介绍，而会主要介绍 ``opencv_traincascade`` 。 ``opencv_createsamples`` 程序用来为 ``opencv_traincascade`` 准备训练样本，因此也会介绍它。 准备训练数据 ========================= 训练需要一些列样本。样本分两类：负样本和正样本。负样本是指不包括物体的图像。正样本是待检测的物体的图像。负样本必须手工准备，正样本使用 ``opencv_createsamples`` 创建。 负样本 ---------------- 负样本可以是任意图像，但是这些图像中不能包含待检测的物体。用于抠取负样本的图像文件名被列在一个文件中。这个文件是纯文本文件，每行是一个文件名（包括相对目录和文件名）。负样本和样本图像也叫做背景样本，或者背景样本图像，本文档中对之不予区分。这些图像可以是不同的尺寸，但是图像尺寸应该比训练窗口的尺寸大，因为这些图像将被用于抠取负样本，并将负样本缩小到训练窗口大小。 下面是一个描述文件的例子： 假如目录结构如下： .. code-block:: text /img img1.jpg img2.jpg bg.txt 则bg.txt文件中的内容将如下所示： .. code-block:: text img/img1.jpg img/img2.jpg 正样本 ---------------- 正样本由 ``opencv_createsamples`` 生成。正样本可以由包含待检测物体的一张图片生成，也可由一系列标记好的图像生成。 请注意你需要一个很大的负样本库送给训练程序进行训练。如果是绝对刚性的物体，如OpenCV的标志，你只有一张正样本图像；如果是人脸，你需要几百甚至几千个正样本。在待检测物体是人脸的情况下，你需要考虑所有的人种、年龄、表情甚至胡子的样式。 如果只有一张包含物体的图像，如一个公司的标志，那么可以通过对物体图像的随机旋转、改变标志亮度以及将标志放在任意的背景上而获得大量的正样本。生成的正样本数目以及随机的程度都可以通过 ``opencv_createsamples`` 的命令行参数控制。 命令行参数： * ``-vec `` 输出文件，内含用于训练的正样本。 * ``-img `` 输入图像文件名（例如一个公司的标志）。 * ``-bg `` 背景图像的描述文件，文件中包含一系列的图像文件名，这些图像将被随机选作物体的背景。 * ``-num `` 生成的正样本的数目。 * ``-bgcolor `` 背景颜色（目前为灰度图）；背景颜色表示透明颜色。因为图像压缩可造成颜色偏差，颜色的容差可以由 ``-bgthresh`` 指定。所有处于 ``bgcolor-bgthresh`` 和 ``bgcolor+bgthresh`` 之间的像素都被设置为透明像素。 * ``-bgthresh `` * ``-inv`` 如果指定该标志，前景图像的颜色将翻转。 * ``-randinv`` 如果指定该标志，颜色将随机地翻转。 * ``-maxidev `` 前景样本里像素的亮度梯度的最大值。 * ``-maxxangle `` X轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。 * ``-maxyangle `` Y轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。 * ``-maxzangle `` Z轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。 * ``-show`` 很有用的调试选项。如果指定该选项，每个样本都将被显示。如果按下 ``Esc`` 键，程序将继续创建样本但不再显示。 * ``-w `` 输出样本的宽度（以像素为单位）。 * ``-h `` 输出样本的高度（以像素为单位）。 创建样本的流程如下： 输入图像沿着三个轴随机旋转。旋转的角度由 ``-max?angle`` 限定。然后像素的亮度值位于 [``bg_color-bg_color_threshold``; ``bg_color+bg_color_threshold``]范围的像素被设置为透明像素。将白噪声加到前景图像上。如果指定了 ``-inv`` ，那么前景图像的颜色将被翻转。如果指定了 ``-randinv`` ，程序将随机选择是否将颜色进行翻转。任选背景图像，将获得的前景图像放到背景图像上，并将图像调整到 ``-w`` 和 ``-h`` 指定的大小。最后将图像存入vec文件，vec文件名由命令行参数 ``-vec`` 指定。 正样本也可从一系列事先标记好的图像中创建。标记信息可以存储于一个文本文件，与背景描述文件类似。文件中的每行对应一个图像文件。每行的第一个元素为图像文件名，后面是物体的数目，最后是物体位置和大小的描述 (x, y, width, height)。 下面是描述文件的例子： 假设目录结构如下： .. code-block:: text /img img_with_faces_1.jpg img_with_faces_2.jpg info.dat 文件info.dat里的内容如下： .. code-block:: text img/img_with_faces_1.jpg 1 140 100 45 45 img/img_with_faces_2.jpg 2 100 200 50 50 50 30 25 25 图像img_with_faces_1.jpg中包含一个物体实例（如人脸），标示其在图像中的位置和大小的矩形为(140, 100, 45, 45)。图像img_with_faces_2.jpg包含两个物体实例。 从这样的一系列数据中创建正样本，需要在命令行指定 ``-info`` 而非前面所用的 ``-img`` 参数： * ``-info `` 描述物体所在图像以及大小位置的描述文件。 此部分样本创建过程如下：将物体实例从图像中抠取出，然后将之调整尺寸到目标尺寸，然后保存到输出的vec文件。在此过程中不会对图像进行变形，所以有效的命令行参数仅有 ``-w``, ``-h``, ``-show`` 和 ``-num`` 。 ``opencv_createsamples`` 也可以用来查看和检查保存于vec正样本文件中的正样本。这时只需指定 ``-vec`` ， ``-w`` 和 ``-h`` 三个参数则可。 ``opencv_createsamples`` 将逐一显示正样本图像。 在训练中，训练程序并不关心包含正样本的vec文件如何生成的，你可以自己写程序来生成vec文件。但是OpenCV提供的工具中，只有 ``opencv_createsamples`` 程序能够创建包含正样本的vec文件。 一个vec文件的例子位于 ``opencv/data/vec_files/trainingfaces_24-24.vec`` 。它可用来训练人脸分类器，窗口大小为： ``-w 24 -h 24`` 。 训练级联分类器 ================ 下一步是训练分类器。如前面所述， ``opencv_traincascade`` 和 ``opencv_haartraining`` 都可用来训练一个级联分类器，但是此处只介绍 ``opencv_traincascade`` 。 ``opencv_haartraining`` 的用法与 ``opencv_traincascade`` 类似。 下面是 ``opencv_traincascade`` 的命令行参数，以用途分组介绍： #. 通用参数： * ``-data `` 目录名，如不存在训练程序会创建它，用于存放训练好的分类器。 * ``-vec `` 包含正样本的vec文件名（由 ``opencv_createsamples`` 程序生成）。 * ``-bg `` 背景描述文件，也就是包含负样本文件名的那个描述文件。 * ``-numPos `` 每级分类器训练时所用的正样本数目。 * ``-numNeg `` 每级分类器训练时所用的负样本数目，可以大于 ``-bg`` 指定的图片数目。 * ``-numStages `` 训练的分类器的级数。 * ``-precalcValBufSize `` 缓存大小，用于存储预先计算的特征值(feature values)，单位为MB。 * ``-precalcIdxBufSize `` 缓存大小，用于存储预先计算的特征索引(feature indices)，单位为MB。内存越大，训练时间越短。 * ``-baseFormatSave`` 这个参数仅在使用Haar特征时有效。如果指定这个参数，那么级联分类器将以老的格式存储。 #. 级联参数： * ``-stageType `` 级别（stage）参数。目前只支持将BOOST分类器作为级别的类型。 * ``-featureType<{HAAR(default), LBP}>`` 特征的类型： ``HAAR`` - 类Haar特征； ``LBP`` - 局部纹理模式特征。 * ``-w `` * ``-h `` 训练样本的尺寸（单位为像素）。必须跟训练样本创建（使用 ``opencv_createsamples`` 程序创建）时的尺寸保持一致。 #. Boosted分类器参数： * ``-bt <{DAB, RAB, LB, GAB(default)}>`` Boosted分类器的类型： ``DAB`` - Discrete AdaBoost, ``RAB`` - Real AdaBoost, ``LB`` - LogitBoost, ``GAB`` - Gentle AdaBoost。 * ``-minHitRate `` 分类器的每一级希望得到的最小检测率。总的检测率大约为 min_hit_rate^number_of_stages。 * ``-maxFalseAlarmRate `` 分类器的每一级希望得到的最大误检率。总的误检率大约为 max_false_alarm_rate^number_of_stages. * ``-weightTrimRate `` Specifies whether trimming should be used and its weight. 一个还不错的数值是0.95。 * ``-maxDepth `` 弱分类器树最大的深度。一个还不错的数值是1，是二叉树（stumps）。 * ``-maxWeakCount `` 每一级中的弱分类器的最大数目。The boosted classifier (stage) will have so many weak trees (``<=maxWeakCount``), as needed to achieve the given ``-maxFalseAlarmRate``. #. 类Haar特征参数： * ``-mode `` 选择训练过程中使用的Haar特征的类型。 ``BASIC`` 只使用右上特征， ``ALL`` 使用所有右上特征和45度旋转特征。更多细节请参考 [Rainer2002]_ 。 #. LBP特征参数： LBP特征无参数。 当 ``opencv_traincascade`` 程序训练结束以后，训练好的级联分类器将存储于文件cascade.xml中，这个文件位于 ``-data`` 指定的目录中。这个目录中的其他文件是训练的中间结果，当训练程序被中断后，再重新运行训练程序将读入之前的训练结果，而不需从头重新训练。训练结束后，你可以删除这些中间文件。 训练结束后，你就可以测试你训练好的级联分类器了！ .. [Viola2001] Paul Viola, Michael Jones. *Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features*. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2001, pp. 511-518. .. [Rainer2002] Rainer Lienhart and Jochen Maydt. *An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection*. Submitted to ICIP2002. .. [Liao2007] Shengcai Liao, Xiangxin Zhu, Zhen Lei, Lun Zhang and Stan Z. Li. *Learning Multi-scale Block Local Binary Patterns for Face Recognition*. International Conference on Biometrics (ICB), 2007, pp. 828-837. 翻译 ====================== 于仕琪 http://www.opencv.org.cn