我一直试图用一种级联分类器来训练一个蓝色的＆＃39; X＆＃39;在一张白纸上。图像（正面和负面）都是JPG，为了生成必要的样本，我使用了Naotoshi Seo创建的perl脚本。
样本创建命令：
proc = subprocess.Popen("perl createsamples.pl positives.txt negatives.txt " + output_dir + " " + str(num_pos_samples) + " opencv_createsamples -bgcolor 0 -bgthresh 0 -maxxangle 1.1 -maxyangle 1.1 -maxzangle 0.5 -maxidev 40 -w 80 -h 45", stdout=subprocess.PIPE)
out, err = proc.communicate()
proc.kill()
但是，一旦我尝试将合并的vec文件提供给CascadeTrainer，我就遇到了问题。我跑
opencv_traincascade -data classifier -vec samples.vec -bg negatives.txt -numStages 20 -minHitRate 0.999 -maxFalseAlamRate 0.5 -numPos 1300 -numNeg 1180 -w 80 -h 45 -mode ALL -precalcValBufSize 2048 -precalcIdxBufSize 2048
并获得
的输出PARAMETERS:
cascadeDirName: classifier
vecFileName: samples.vec
bgFileName: negatives.txt
numPos: 1300
numNeg: 1180
numStages: 10
precalcValBufSize[Mb] : 2048
precalcIdxBufSize[Mb] : 2048
acceptanceRatioBreakValue : -1
stageType: BOOST
featureType: HAAR
sampleWidth: 80
sampleHeight: 45
boostType: GAB
minHitRate: 0.9999
maxFalseAlarmRate: 0.3
weightTrimRate: 0.95
maxDepth: 1
maxWeakCount: 100
mode: ALL
Number of unique features given windowSize [80,45] : 9969357
===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN
OpenCV Error: Assertion failed (_img.rows * _img.cols == vecSize) in
CvCascadeImageReader::PosReader::get, file C:\tools\opencv-
3.4.0\apps\traincascade\imagestorage.cpp, line 153
samples.vec created with 1300 positive samples and 1180 negative samples.
现在，显然这是因为我的图像的宽度和高度不会与vecSize相乘。但是，我发现这很奇怪：我重新编译了C ++代码，用于训练分类器打印出vecSize，而它是576（24 * 24），无论我为什么选择宽度＆＃39;宽度＆＃39;和＆＃39;身高＆＃39;在样本生成过程中。
事实上，如果我将每个的宽度和高度设置为24，我就不会出错。我可以使用widthxheight = 80x45的perl脚本，然后放入24x24进行训练，没有任何问题。我发现这很奇怪，因为，看一下如何训练哈尔分类器的教程，看起来并不像“宽度”那样。和＆＃39;身高＆＃39;参数应该以这种方式重要：除了24x24之外，使用其他值或其他任何乘以576的值似乎很常见。
为什么vecSize这个值？如何更改它以便我可以使用宽度＆＃39;和＆＃39;身高＆＃39;我想要的价值观？