训练参数

使用opencv_traincascade可执行程序进行训练.如：
./opencv_traincascade -data ./model/ -vec /home/samuel/data/face_train/train/opencv/face.vec -bg /home/samuel/data/face_train/train/opencv/neg.lst -numPos 100 -numNeg 100 -numThreads 1 -numStages 10 -minHitRate 0.9 -maxFalseAlarmRate 0.5 -maxDepth 1 -weightTrimRate 0.95 -bt RAB

详细见官方介绍

exe para

• -data
  训练模型的保存路径。 (注意：每次训练时，opencv会检查当前模型保存路径下是否存在已近训练好的模型，有的话会现load 然后基于这个模型继续训练)
• -vec
  正样本的数据路径
• -bg
  负样本列表文件的路径
• -numPos
  训练中正样本的个数
• -numNeg
  训练中负样本的个数
• -numThreads
  训练中线程的使用个数
• -numStages
  cascade的层数, default 20

cascade para

• -featureType<{HAAR(default), LBP}>
  在haar特征时，有一个mode参数控制是否使用斜的haar特征
• -w
  训练时的窗口宽度,default 24
• -h
  训练时的窗口高度,default 24

boost para

• -bt <{DAB, RAB, LB, GAB(default)}>
  adaboost的类型
• -minHitRate
  即每个cascade的检测率, default 0.995
• -maxFalseAlarmRate
  即每个cascade的误检率, default 0.5
• -maxWeakCount
  即每个cascade中弱分类器的个数, default 100
• -maxDepth
  弱分类器树的深度, default 1
• -weightTrimRate
  最新的boost中没有使用。TODO 搞清楚之前的用意, default 0.95