OpenCV 3.0，如何训练您的级联

我想创建一个道路信号分类，我使用4个道路信号（停车、左转、右转和环岛），我阅读了很多关于构建一个好的分类器的指南（，），所有这些都使用了旧版本的OpenCV，当我尝试跟随它时，一些通道不起作用。 然后，我尝试创建一个基于单个图像的分类器

opencv_createsamples -img NuovoTest1701\Rotatoria\Nuovacartella\greyscale\rotat1.bmp -bg negatives.txt -info cropped2.txt -num 1000 -w 35 -h 35

例如，这就是其中之一。 然后我训练瀑布

opencv_traincascade -data classifier -vec cropped2.vec -bg negative.txt -numPos 800 -numNeg 350 -numStages 20 -precalcValBufSize 1024 -precalcIdxBufSize 1024 -featureType HAAR -minHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.5 -w 35 -h 35

但是当我在我的应用程序中使用file.xml作为分类器时，这个对象就不能很好地工作。

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有更好的方法来训练我的分类器吗？有人能帮我吗？非常感谢。

opencv\u traincascade

用于对象识别，即识别图片中具有相似外观的一类对象（如人脸、人类等）。也就是说，停止标志与其他标志明显不同。你可以使用一个分类器来识别停车标志，也可以使用其他一些分类器来识别其他标志。是的，我创建了4个分类器，一个用于道路信号，我使用像这样的图像[link]old--u rotatoria.svg[/link link]，但是当我尝试检测真实标志时，效果不好。我不知道错误是在训练中还是在我的样本中。

opencv\u traincascade

用于对象识别，即识别图片中具有相似外观（如人脸、人类等）的一类对象。也就是说，停止标志与其他标志明显不同。你可以使用一个分类器来识别停车标志，也可以使用其他一些分类器来识别其他标志。是的，我创建了4个分类器，一个用于道路信号，我使用像这样的图像[link]old--u rotatoria.svg[/link link]，但是当我尝试检测真实标志时，效果不好。我不知道错误是在培训中还是在我的样本中。