Training your own Detector

1. 학습할 positive 이미지와 negative 이미지를 준비

 

 

2. person.info와 bg.txt 파일 생성

- person.info(postive 이미지의 경로가 저장되어 있음)

ex)

pos/pos00001.pgm 1 0 0 48 96

pos/pos00002.pgm 1 0 0 48 96

pos/pos00003.pgm 1 0 0 48 96

.....

pos/pos00001.pgm 1 0 0 48 96  -> 1 : 학습할 객체의 개수,  0 0 : x와 y 좌표(좌측상단 기준),  48 96 : (width, height)

 

 

- bg.txt (negative 이미지들의 경로가 저장되어 있음)

ex)

neg/neg00001.pgm

neg/neg00002.pgm

neg/neg00003.pgm

.....

 

 

3. opencv_createsamples 실행 (경로 : 설치된 opencv 파일안의 build/bin/opencv_createsamples)

ex)

opencv_createsamples -info person.info -num 500 -w 48 -h 96 -vec person.vec

 

-num : positive 이미지 수

-w : width

-h : height

-vec : vec 파일 이름

 

 

4. 생성된 vec파일을 가지고 training

ex)

opencv_traincascade -data data -vec person.vec -bg bg.txt -numPos 500 -numNeg 1500 -numStages 2 -w 48 -h 24 -featureType LBP

 

 

5. data 폴더에 생성된 cascade.xml 로 이미지 검출 테스트를 함