pythonopencv怎么训练，python写opencv

如何利用opencv进行样本训练

1、样本的创建 训练分类器 利用训练好的分类器进行目标检测。

2、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。

3、在标定的时候尽量保持长宽比例一致，也就是尽量用接近正方形的矩形去标定待识别的物体，至于正方形的大小影响并不大。

4、取决于你要识别什么东西。如果是一个商标，那么正样本一般只需要一张，负样本需要多张，越多越自然越好。如果是识别人脸之类，可以下载网上的人脸正样本库，大概在200张或更多，负样本也至少需要几百张。

相关问答

Q1: 如何从入门开始学习OpenCV

1、先去下载最新版OpenCV，网址如下：http：//nchc.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-win/3/OpenCV-exe。下载完成后解压到相应目录。本人解压到D：\Program Files\OpenCV3。

2、首先是参考书，参数内存分配），做实验程序来测试你的数据。如果你完成了这些步骤，编写演示程序来支持你的论文。如果不清楚。这样，你可以在此基础上撰写你自己的论文。如果为了能够真正使用，就要求边学边用。

3、关于OpenCV的学习方法 准备好学习资料，当时我用的是《学习OpenCV》—于仕琪等—清华大学出版社，这本书。

Q2: 如何用OpenCV训练自己的分类器

1、（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。

2、该方法的基本步骤为： 首先，利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的级联是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。

3、使用opencv_traincascade.exe文件进行训练 首先在当前目录下新建一个dt文件夹用于存放生成的.xml文件。

4、依次类推，经过 T 次循环，得到 T 个弱分类器，把这 T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。训练系统总体框架，由“ 训练部分”和 “ 补充部分”构成。

5、步的时候程序会停主，从而不能生成.xml文件你可以把-nstages参数设置到对应的步数，重新训练。当然不生成xml文件也能用，cvLoadHaarClassifierCascade函数就是手动添加分类器的，不过没有用cvLoad直接加载xml文件方便。

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