昨天看了一天的opencv训练分类器的资料，想自己试试。经过昨天一天的折腾终于成功的训练出了自己的分类器，虽然效果不好，但是是个好的开端。在整个过程中我遇到了很多问题，在这里和大家分享一下，希望对你有帮助。
1.正样本的创建过程基本上按照以下步骤：
1) 制作一个正样本描述文件，用于描述正样本文件名（包括绝对路径或相对路径），正样本数目以及各正样本在图片中的位置和大小。典型的正样本描述文件如下：
face_100/face00001.bmp 1 0 0 20 20
face_100/face00002.bmp 1 0 0 20 20
face_100/face00003.bmp 1 0 0 20 20
…
可采用Dos命令结合EditPlus软件生成样本描述文件。具体方法是在Dos下的恰当目录敲入dir face_100 /b > samples.dat，则会生成一个samples.dat，里面包含所有正样本文件名列表，但没有相对路径名和正样本位置信息。在samples.dat文件各行行首增加“face _100/”的方法是使用EditPlus，先选中所有行，然后按Tab键为每行增加一个制表位，然后将制表位全部替换为“face _100/”即可。通过将“bmp”替换为“bmp 1 0 0 20 20”即可在每行添加“1
0 0 20 20”。
2) 运行CreateSamples程序。如果直接在VC环境下运行，可以在Project\Settings\Debug属性页的Program arguments栏设置运行参数。下面是一个运行参数示例：
-info F:\FaceDetect\samples.dat -vec F:\FaceDetect\samples.vec -num 200 -w 20 -h 20
表示有200个样本，样本宽20，高20，正样本描述文件为samples.dat，结果输出到samples.vec。
3) 运行完了会生成一个*.vec的文件。该文件包含正样本数目，宽高以及所有样本图像数据
需要注意：1、人脸的样本库如何获得，我选择的是ORL人脸样本库，这个可能使用的比较多，但是这个样本库人脸的大小是92*112，最好预先裁剪成20*20，可用PS的批处理操作完成，具体步骤找百度。
2、人脸样本大小最好是20*20~25*25，不要太大，否则计算量太大，容易内存不足
3、样本尽可能的多
4、编辑描述文件时软件的选择，我选择的是DOS+Notepad++， Editplus没有找的纯净的版本，下了一个带病毒的，让我郁闷。
2、负样本的创建过程
过程基本上和正样本一样，但是
1，负样本不用像正样本一样创建.vec文件，只需要.dat文件就行。
2、负样本的描述文件不用有负样本的详细描述信息（如：1 0 0 20 20）只需要相对路径或绝对路径和图片文件名即可，这点切记，我在这吃了大亏。
3、图样本图片不能太大，这一点也要切记，还有虽然opencv中可以自动将负样本文件大小剪裁成与正样本大小一致，但是我们最好提前自己剪裁好，这样可以减少内存不足错误，并且增加训练速度。
3、训练过程
训练过程我遇到的困难最多，话费的时间最长，主要是正样本与负样本创建的不规范有关，训练过程错误提示主要遇到了三种，1）没有标识；2）无效的背景描述文件（如样本描述文件）；3）内存不足。
1、没有标识错误原因（没弄太清楚），个人认为是没有找到相应的图片文件，解决办法是检查你的Dos环境，运行opencv_haartraining.exe时，你的路径在哪，比如你的路径是E:\shiyan->,那么你的正样本和负样本描述文件里就是相对路径，反之亦然。2）参数-npos和-nneg值必须与描述文件一致。3)仔细检查命令有没有打错
2、无效的背景描述文件解决方法1）opencv_haartraining.exe参数-w和-h值需要和负样本一致（强烈建议，正样本和负样本提前裁剪成一致大小，避免此处出错）；2）前面提到的负样本描述文件里不需要样本的详细信息（这是我最后发现的一个问题，看资料要仔细呀）
3、内存不足解决办法：1）正样本和负样本的大小不宜过大，一般为20*20，不宜超过25*25；2）负样本的数量不宜过多，负样本数量过多，增加计算量
以上就是我在训练自己的分类器时遇到的问题及解决办法，希望对你有用。其实还有一些问题没有弄清楚，待后续补充，也希望你有好的解决方法，及时回复，大家共同进步。
1.负样本的数量？看了很多资料负样本的数量一般都是大于等于正样本数量，能否小于呢？有待验证
2.分类器的级数怎么确定，原则是什么？
如果你知道答案，请回复，谢谢。
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