opencv 基於級聯分類器的多目標檢測

woff

物體檢測方法大體可分為兩類，基於知識的方法和基於統計的方法。前者如template matching, surf/sift detector等等。這些方法都基於我們對於識別目標已有比較清晰的刻畫。雖然有些特徵能抗一定的形變，但總體泛化性不夠強。如果檢測目標比較固定且對時間要求不高，可以考慮用這類方法。但有些應用是沒法提供模板的，或者說模板太多（一一匹配的話檢測時間無法接受），又或者說我們需要容忍更大程度或更多樣的形變（如人臉，行人等）。這時候就要考慮用基於統計的方法了。既然是基於統計，就得有大量的樣本，分類器對這些樣本進行學習來獲得參數。得到目標分類器後，要進行檢測時就很快了。OpenCV中帶的Haar特徵級聯分類器就是這樣一種方法，它位於app目錄下，該目錄下有兩個實現，一個是老的實現haartraining，只支持Haar特徵。另一個是新的traincascade，支持更多特徵（LBP，HOG）和boosted分類器，更易於擴展。除此之外OpenCV的data目錄下有很多訓練好的級聯分類器（如人臉，眼睛檢測等），load進來就可以用，無需訓練。官方例程中的objectdetection，facedetect等例子就是直接用了這些訓練好的分類器，如自帶的face detection程序：

現實使用中我們經常需要訓練針對各種應用的分類器。下面介紹如何訓練一個自己的級聯分類器。整個過程大致可分為以下幾步（基於OpenCV 2.4.4）：

1. 收集數據

數據可分為正樣本和負樣本。正樣本即要檢測的目標，負樣本則不包含目標。

首先我們要生成正負樣本的索引（或稱描述文件）。正樣本描述文件官方文檔中給了例子：

img/img1.jpg 1 140 100 45 45
img/img2.jpg 2 100 200 50 50 50 30 25 25

依次為文件名，目標個數，目標坐標。既然是基於統計的方法，樣本自然要求很多（一般以千為單位），因此很多時候這一步是勞力活。當然，勤勞勇敢的碼農們寫了各種工具來解放生產力。這些描述文件可以人肉生成，也可用object marker（http://inflomatik.com/）來圈，然後自動生成。除此之外還有些其它工具：

http://code.google.com/p/opencv-haar-cascade-positive-image-builder/

http://code.google.com/p/imageclipper/

http://code.google.com/p/ml-object-marker/source/checkout

ffmpeg -i 可以將視頻分解為圖片

另外後面會講到的createsamples工具還可以自動生成正樣本。

負樣本沒這麼麻煩了，描述文件只要包含文件路徑即可，Windows中可以用dir /s /b生成，Linux下用find命令。

2. 創建vec文件

createsamples 工具可用於從正負樣本描述文件生成訓練程序需要的vec文件。如根據樣本描述文件samples.txt生成samples.vec：

opencv_createsamples.exe -info samples.txt -vec samples.vec -w 20 -h 20

它還包含一個功能，通過distortion自動生成樣本。如根據template.png和負樣本描述文件negative.txt生成3000個樣本。

opencv_createsamples.exe -img template.png -vec -num 3000 -bg negative.txt -vec samples.vec -w 20 -h 20

還有種很尷尬的情況，就是既沒空圈那麼多的正樣本，又想檢測多種目標，咋辦？因為上面提到的通過distortion來自動生成樣本的方法不支持多個目標。一種方法是先根據多個目標生成多個vec文件，再用mergevec（http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining/mergevec.cpp.html）這個工具合併vec文件。mergevec用最新的OpenCV編譯不了，如果你和我一樣懶不想移植的話就下個OpenCV 1.0（就下可執行文件包，3M多那個），把那坨dll放到PATH裡，然後下mergevec.exe就可以跑了。如根據template1.png ~ template3.png分別生成三個vec文件：

opencv_createsamples.exe -img template1.png -num 1000 -bg negative -vec sample1.vec -w 20 -h 20

opencv_createsamples.exe -img template2.png -num 1000 -bg negative -vec sample2.vec -w 20 -h 20

opencv_createsamples.exe -img template3.png -num 1000 -bg negative -vec sample3.vec -w 20 -h 20

接著寫vec的索引文件sample.txt：

sample1.vec

sample2.vec

sample3.vec

然後就可以生成最終的samples.vec文件了：

mergevec.exe sample.txt samples.vec -w 20 -h 20

另外，如果你的應用比較general，如從自然背景中找特定目標，網上有現成的負樣本數據集：
svn checkout http://tutorial-haartraining.googlecode.com/svn/trunk/ tutorial-haartraining-read -only

3. 訓練分類器

很多地方還是用haartraining，官方手冊中建議用新的traincascade。用法上參數什麼的都差不多，不過還是有差別。

根據剛才生成的樣本描述文件進行訓練，結果放在classifier目錄裡：

opencv_traincascade.exe -data classifier -vec samples.vec -bg negative.txt -numStages 25 -w 20 -h 20

其餘有一坨參數，諸如maxFalseAlarmRate，minHitRate等想設就設下，不過默認的值大多數情況都是挺好的選擇。

-featureType指定特徵類型，默認為類Haar特徵，還可以指定為LBP或HOG。基於Haar的級聯分類器訓練時間一般很長（以天為單位）。LBP，HOG則快得多。

注意這畢竟不是產品，很多時候參數一給不好就掛掉了。當然直接掛掉是最好的情況，最慘的是跑到中間hung住了，都不知道是因為hung住了還是因為訓練時間長。。。

注：無論是haartraining還是traincascade，最終都會生成​​表示成xml文件的分類器。但如果你用的是haartraining並且想用中間Stage生成的分類器，可以用convert_cascade將中間結果整成xml文件。

4. 測試&驗證

performance.exe可以對於給定的測試用例給出檢測率報告。注意只對opencv_haartraining的結果適用。如果要寫報告給數據這個很有用。不過這裡先不整這麼抽象的東西，先寫個程序直觀地看看檢測效果如何。官方例程中的objectdetection是從攝像頭抓幀進行檢測。這裡我們略微修改​​下從文件讀取圖片然後檢測目標。其中關鍵函數為：

void CascadeClassifier::detectMultiScale(const Mat& image, vector<Rect>& objects, double scaleFactor=1.1, int minNeighbors=3, int flags=0, Size minSize=Size(), Size maxSize=Size())

其中的參數對於檢測結果會有較大影響，如：

minNeighbors：其實分類器給出的結果是很多個矩形，那些被多個矩陣覆蓋的區域被保留，而那些個孤立的矩陣被拋棄。這個參數決定了保留還是拋棄的閾值。(http://www.cognotics.com/opencv/ ... /part_2/page_2.html)。

minSize ：檢測目標size的閥值，小於它的不會被檢測出來。

這裡拿”憤怒的小鳥“作個簡單的例子，因為每個關卡中籠子裡的鳥雖不完全相同，但都類似。這里以一關中籠子中的鳥為訓練正樣本，讓其學習並檢測其它關卡中哪些是籠中鳥。

在一些case中還是有不少false alarm的。直觀上可能會覺得這種動畫圖片的檢測會更容易，但動畫圖片由於背景形狀規則，色塊均勻，作為負樣本並不好，所以負樣本盡可能還是要取得變化豐富些。

文章出處

網頁設計,網站架設 ,網路行銷,網頁優化,SEO - NetYea 網頁設計