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手を検出するようにハール カスケードをトレーニングしようとしています。サイズ 1000 の vec ファイルがあります。40 枚のポジティブ画像と 600 枚のネガティブ画像があります。ポジティブなイメージとネガティブなイメージの両方を落としてみました。次のコマンドを実行すると、次のエラーが表示されます。

opencv_traincascade -data classifier -data classifier -vec samples.vec -bg negatives.txt
-numstages 20 -minHitRate 0.999 -maxFalseAlarmRate 0.5 -numPos 1000\ -numNeg 600 -w 80
-h 40 -mode ALL -precalcValBufSize 1024\ -precalcIdxBufSize 1024

PARAMETERS:
cascadeDirName: classifier
vecFileName: samples.vec
bgFileName: negatives.txt
numPos: 1000
numNeg: 1000
numStages: 20
precalcValBufSize[Mb] : 256
precalcIdxBufSize[Mb] : 256
stageType: BOOST
featureType: HAAR
sampleWidth: 24
sampleHeight: 24
boostType: GAB
minHitRate: 0.999
maxFalseAlarmRate: 0.5
weightTrimRate: 0.95
maxDepth: 1
maxWeakCount: 100
mode: BASIC



===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN
OpenCV Error: Assertion failed (_img.rows * _img.cols == vecSize) in get, file /home/lie/Desktop/Install-OpenCV-master/Ubuntu/2.4/OpenCV/opencv-2.4.9/apps/traincascade/imagestorage.cpp, line 157
terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
  what():  /home/lie/Desktop/Install-OpenCV-master/Ubuntu/2.4/OpenCV/opencv-2.4.9/apps/traincascade/imagestorage.cpp:157: error: (-215) _img.rows * _img.cols == vecSize in function get

中止 (コアダンプ)

ポジティブカウントを下げてプロセス全体をやり直そうとしましたが、それでも同じエラーが発生しました。助言がありますか？

ちなみに、私は次のチュートリアルに従っています: http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html

ありがとうございました

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5 に答える 5

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to create the vector you said your object had w h. to train you said something else.

The parameter w h that you passed in opencv_createsamples must be the same for opencv_traincascade

see an example

from glob import glob
import os
w=108
h=45
numPos=len(glob('./positivas/*jpg'))
numNeg=len(glob("./fundo/*jpg"))
numStages=9
minHitRate=0.99

PATH_BIN="./opencv-3.4.5/build/binary/bin"

if os.path.isfile("positives.vec"):
    os.remove("positives.vec")

createsamples=f'{PATH_BIN}/opencv_createsamples ' \
              f'-bg bg.txt ' \
              f'-info info.txt ' \
              f'-num {numPos} ' \
              f'-w {w} ' \
              f'-h {h} ' \
              f'-vec positives.vec'

print(createsamples)
os.system(createsamples)

print("#############################")
print("vector criate")
print("#############################")

numPos_train=int((numPos-numNeg)/(1+(numStages-1)*(1-minHitRate)))

print("numPos ", numPos_train)

train=f'{PATH_BIN}/opencv_traincascade ' \
      f'-data data ' \
      f'-vec positives.vec ' \
      f'-bg bg.txt ' \
      f'-numPos {numPos_train} ' \
      f'-numNeg {numNeg} ' \
      f'-numStages {numStages} ' \
      f'-minHitRate {minHitRate} ' \
      f'-w {w} ' \
      f'-h {h} ' \
      f'-minhitrate 0.99 '\
      f'-maxFalseAlarmRate 0.3 ' \
      f'-precalcValBufSize 1024 ' \
      f'-precalcIdxBufSize 1024 ' \
      f'-numThreads 6'


os.system(train)
于 2021-10-21T23:08:37.413 に答える
-1

実際の値よりも numPos と numNeg を下げるとうまくいきます。

于 2019-09-28T17:34:34.393 に答える