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参考

opencv cpp 传统目标检测方法

opencv 官方级联分类器训练教程

opencv3.4 分支 github 上 cv3.4 源码地址

背景

需要在没有 gpu 和 npu，且算力有限的情况下检测目标。

通常 cv 的级联分类器用来检测人脸，但是官方也提供了些工具给用户用来训练自己的目标模型。

环境

ubuntu20.04，opencv3.4，opencv4.2，核显

样本准备

图像样本的尺寸必须一致。

• 正样本描述文件：包含目标的图像，保存为 ".txt"

描述文件内容格式：

图像0名 目标数目 x y w h
图像1名 目标数目 x y w h
图像2名 目标数目 x y w h
...

正样本描述文件中只需要描述图像样本的名称，cv 会自动在描述文件目录中去找这些图像。

x y w h 分别表示目标检测框的左上角像素坐标，以及检测框的宽度和高度。

• 负样本描述文件：不包含目标的图像，保存为 ".txt"。负样本有时候也被称作背景bg。

描述文件内容格式：

图像0绝对路径（这里是负样本图像的绝对路径）
图像1绝对路径
图像2绝对路径
...

负样本描述文件中需要说明负样本图像的绝对路径！╮（╯＿╰）╭

描述文件和样本图像在同一个目录下，大概如下：

.
├── backlight_1.0m-0.1m0d.png              # 图像样本
├── backlight_1.0m0.1m0d.png               # 图像样本
. . . . . .
├── cv_label_positive.txt                  # 样本描述文件
. . . . . .
├── day_1.5m0.3m0d.png                     # 图像样本
└── night_09.png                           # 图像样本0 directories, 67 files

生成 cv 样本描述文件

官方似乎没有提供生成 cv 样本描述文件的工具，第三方更找不到了。

我考虑用通用的标注工具标注出图像中的目标，导出文件（例如 json）后用 py 读取转为 cv 的描述文件内容。

这里使用 label-studio 标记出图像中的目标。导出 mini-json 格式如下：

label-studio 中 x，y，width，height 单位是 % 而不是像素！

用 py 脚本转换输出为 cv 描述文件

安装 cv3.4

opencv_createsamples 和 opencv_traincascade 在 opencv4 以上已经不支持了。需要使用 cv3.4 分支。

cv3.4 和 cv4.x 的模型格式一致。cv3.4 的级联分类器模型可以在 cv4.x 中继续使用。

下载 3.4 分支代码，解压后再解压目录执行：

mkdir build
cd build
cmake -D WITH_TBB=ON ..
make -j8

-D WITH_TBB=ON 开启多线程加速，本地需要安装 libtbb-dev。

这里不执行 cmake install 避免影响到系统原来的 cv4.x。

在 build/bin 目录中生成了模型训练需要的应用软件：

设备端不需要安装 cv3.4，但运行可能报错：

symbol lookup error: /usr/lib/libCLC.so: undefined symbol: gcSHADER_UpdateTargetRegMemorySameFormat

这里要在设备端安装 libclc-dev。

cv 样本制作

使用 cv3.4 的 opencv_createsamples 的软件制作

./opencv_createsamples \-info $positive_file \ # 正样本描述文件路径-vec $positive_cv_file \ # cv 样本文件保存路径-show \ # 调试查看样本效果，尽量用小尺寸样本-num $num \ # 样本数目-maxxangle $x_max_angle \ # 绕轴旋转生成样本-maxyangle $y_max_angle \-maxzangle $z_max_angle \-maxidev $maxidev \ # 最大像素偏移，模拟光照影响-w $photo_w \ # 样本宽度，一般为 24-h $photo_h # 样本高度

-num 的样本数目需要略小于实际提供的样本数目。

-w 和 -h 是opencv_createsamples 对图像目标处理后生成的 cv 目标样本。可以参考图像样本中目标大小的最小值。cv 样本尺寸越大，训练的时候越吃内存。

-show 可以看到生成的 cv 样本。如果样本太小了，你自己都认不出目标来，可以考虑把 -w 和 -h 参数设置大一点。

注意最后生成 cv 样本的日志，实际生成的 cv 样本数目可能小于你的设置参数。

模型训练

使用 cv3.4 的 opencv_traincascade 的软件训练模型

./opencv_traincascade \-data $model_path \ # 训练后模型保存路径，cv 不会自动创建路径，确保这里的目录存在-vec $positive_cv_file \ # 正样本文件路径-bg $negativate_file \ # 负样本描述文件路径-numPos $pos_train_num \ # 每阶段正样本训练数，略小于总样本数，大概 90% 左右-numNeg $neg_train_num \ # 每阶段负样本训练数，小于总样本数，负样本数目与正样本数目相当-numStages $train_num \ # 训练阶段次数，训练越多模型越准，最好 15~20 个阶段-w $photo_w -h $photo_h \ # 样本尺寸，和增强样本尺寸一致，uint:pixel-featureType $feature_type \ # 特征类型，HAAR(精度高，训练慢)或者LBP(精度低，训练快)，在训练数据量足够大的情况下性能相当-minHitRate $min_hit_rate \ # 单阶段最小命中率-maxFalseAlarmRate $max_false_alarm_rate \ # 单阶段最大误检率，训练中低于该值结束训练-maxWeakCount $max_weak_count \ # 每层弱分类器最大数目，弱分类器数目越多精度越高，训练越久，默认 100-precalcValBufSize $memory_size \ # 内存分配，uint:MB-precalcIdxBufSize $memory_size

 -numStages：一开始把参数设置小一点例如 7 次，验证下流程是否打通。

训练成功后可以在模型的保存目录看到：

cascade/├── cascade.xml        # 最终模型文件├── params.xml         # 参数文件├── stage0.xml         # 各阶段中间模型├── stage1.xml└── ...

训练工具的使用可以在官网找到资料

在 cv3.4 源码安装目录中搜索 "traincascade.markdown"，打开在 “Cascade Training” 可以看到相关参数：

这里要吐槽下“多线程”加速功能，我只在模型训练的“pos count”阶段观察到多线加速。(°ー°〃)

最耗时的“neg current samples”阶段一直是单线程在训练。

测试模型

使用 cv4.x 的接口来测试模型。

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;int main() {CascadeClassifier cascade;if (!cascade.load("cascade/cascade.xml")) {std::cerr << "Error loading cascade model!" << std::endl;return -1;}Mat img = imread("test.jpg");Mat gray;cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);std::vector<Rect> objects;cascade.detectMultiScale(gray, objects, 1.1, 3);for (const Rect& obj : objects) {rectangle(img, obj, Scalar(0, 255, 0), 2);}imshow("Result", img);waitKey(0);return 0;
}

这里不展示具体的测试样本和测试效果。

优缺点

• 优点

仅靠 cpu 就可以训练。

操作方便简单。

缩放图像仍然可以检测。

• 缺点

不支持中断后继续训练，cv 中的训练是一次性的。

对于立体目标的多个面检测不佳，所以一般只识别物体的单个面。级联分类器的论文中也只是识别人的正脸。