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python - OpenCV HaarCascade 样本不足的可能原因

问题描述

信息

我目前正在尝试训练 HaarCascade 分类器。我达到了训练过程正在发挥作用的地步，并且我能够训练出一个至少“工作”的分类器。这将正确检测很多。现在我试图通过添加更多的正样本和负样本来改善结果。

主意

由于分类器在很多时候都在工作，我决定让它在测试数据集上运行并裁剪出积极分类的图像。这些裁剪的图像是我手动清理的。我现在想将这些新的正面图像添加到我的训练数据集中。

问题

在开始另一次训练运行后，我遇到了以下错误：

POS 当前样本：166 POS 当前样本：167 POS 当前样本：168 POS OpenCV 错误：参数错误（无法获取新的正样本。最可能的原因是给定 vec 文件中的样本数不足。）在 CvCascadeImageReader::PosReader ::get，文件 D:\cv\opencv_3.2.0\sources_withTextModule\apps\traincascade\imagestorage.cpp，第 158 行

到目前为止我尝试了什么

Cascade Trainer GUI 日志

包括 opencv 调用的所有参数。我还缩短了相对路径以提高可读性。

**************************************************
*************** CREATING SAMPLES *****************
**************************************************
Object : project_name/trainingdata
Fixing file names in negative images folder.
Fixing file names in positive images folder.
Creating negative list project_name/trainingdata/neg.lst
Creating positive list project_name/trainingdata/pos.lst
Running : opencv_createsamples
Info file name: project_name\trainingdata\pos.lst
Img file name: (NULL)
Vec file name: project_name\trainingdata\pos_samples.vec
BG  file name: (NULL)
Num: 319
BG color: 0
BG threshold: 80
Invert: FALSE
Max intensity deviation: 40
Max x angle: 1.1
Max y angle: 1.1
Max z angle: 0.5
Show samples: FALSE
Width: 24
Height: 24
Max Scale: -1
Create training samples from images collection...
Done. Created 319 samples

**************************************************
************* TRAINING CLASSIFIER ****************
**************************************************
Running : opencv_traincascade
PARAMETERS:
cascadeDirName: project_name\trainingdata\classifier
vecFileName: project_name\trainingdata\pos_samples.vec
bgFileName: project_name\trainingdata\neg.lst

numPos: 319
numNeg: 1000
numStages: 16
precalcValBufSize[Mb] : 4096
precalcIdxBufSize[Mb] : 4096
acceptanceRatioBreakValue : -1
stageType: BOOST
featureType: HAAR
sampleWidth: 24
sampleHeight: 24
boostType: GAB
minHitRate: 0.995
maxFalseAlarmRate: 0.5
weightTrimRate: 0.95
maxDepth: 1
maxWeakCount: 100
mode: BASIC
Number of unique features given windowSize [24,24] : 162336

===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN

POS current samples: 1
POS current samples: 2
POS current samples: 3

(...) normal training log produced by opencv (stage0 works without any errors)
(...) then failing at stage1    

POS current samples: 167
POS current samples: 168
POS 
OpenCV Error: Bad argument (Can not get new positive sample. The most 
possible reason is insufficient count of samples in given vec-file.
) in CvCascadeImageReader::PosReader::get, file 
D:\cv\opencv_3.2.0\sources_withTextModule\apps\traincascade\imagestorage.cpp, line 158

额外的想法

因为这是我第一次尝试这个，所以我仍然在做很多实验，所以有一些事情可能会出错，但我不太确定，所以我想我可以在这里添加这些内容，以得到知道这些东西的人的确认。

标签： pythonopencvhaar-classifier

解决方案

  1. 你必须使用正面而不是负面形象！您的正面图像少于负面图像！
  2. 为避免此错误，请使用minHitRate = 0.999.

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