C++ OpenCV-LBP分类器的训练

我需要使用OpenCV创建我自己的LBP级联分类器，所以为了适应这个过程，我一直在使用一个非常小的文件集，来掌握它的窍门

然而，我正努力在opencv_traincascade上找到合适的信息。我在一个.vec文件中的87个正图像上设置了进程。我意识到这是一个很小的设置，不会有太多的用处，但我希望如果我把它完全粘贴到负片上，它可能足以拾取我的一个正面图像，只是为了验证理论。 然而，当我开始训练过程时，结果是它进入第5阶段，然后在开始第6阶段时挂起

我用一个更小的正数集重新启动了这个过程，它也做了同样的事情——出于某种原因，它到达了第x阶段，在训练阶段开始时在负计数上冻结，并且永远不会恢复

有人有什么想法或建议吗？问题是我的训练集太小了吗

===== TRAINING 0-stage =====
BEGIN
POS count : consumed   6 : 6
NEG count : acceptanceRatio    2600 : 1
Precalculation time: 10.965
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        0|
+----+---------+---------+
END

===== TRAINING 1-stage =====
BEGIN
POS count : consumed   6 : 6
NEG count : acceptanceRatio    2600 : 0.0244943
Precalculation time: 10.985
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        0|
+----+---------+---------+
END

===== TRAINING 2-stage =====
BEGIN
POS count : consumed   6 : 6
NEG count : acceptanceRatio    2600 : 0.000697076
Precalculation time: 11.237
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|0.000384615|
+----+---------+---------+
END

===== TRAINING 3-stage =====
BEGIN
POS count : consumed   6 : 6

---

我正在做类似的事情。列车阶段通常会被锁定在无限循环中，需要修改代码以防止出现这种情况。您对createsamples和traincascade使用了哪些参数？开始时，试着减少照片中负片的数量。这对我很管用。

这解释了很多！createsamples参数为：opencv_createsamples-img“image.png”-num 100-bg“NegativeImages\bg.txt”-vec“samples.vec”-maxxangle 0.6-maxyangle 0-maxzangle 0.3-maxidev 100-bgcolor 0-bgthrthresh 0-w 118-h20
列车级联为：opencv_traincascade-data“data”-vec“samples.vec”--bg“negativemaxgages\bg.txt”-numPos 100-numNeg 400-w 118-h 20-featureType LBP当我降低阳性和阴性样本的比率时，它似乎工作得更好。你有没有做必要的代码更改？