opencv_annotation.exe、opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe

【使用方法】主要是在cmd中使用命令行操作。打开文件夹D:\opencv349\x64\vc12\bin，可以看到这三个exe文件。按住键盘shift+鼠标右键，在此处打开Powershell窗口。具体命令见黄色背景。

【样本】框选缺陷的尺寸比例与opencv_createsamples.exe（生成vec）的w、h比例一致（会自动缩放到指定的w、h）。负样本尺寸≥w、h。

【功能】

以检测缺陷为例（目录见下图）。三个工具依次为：标注缺陷——生成正样本的vec文件——训练样本。

opencv_annotation.exe，用来标注缺陷，完成后得到txt文件，内容如下。框选时框住缺陷即可。

opencv_createsamples.exe，生成vec文件。此工具可以把框选的缺陷缩放到指定大小（默认24*24像素，注意负样本尺寸≥此像素），即所谓的归一化。

opencv_traincascade.exe，生成cascade.xml，保存了训练得到的模型参数，此文件用于测试。

【用法】

1、opencv_annotation.exe

若图片过大，不建议使用此工具来标注，不方便放大或缩小。一般用于小于屏幕尺寸的图片。

如果图片统一是等大的纯缺陷图（如20*20像素），那么可以不用此工具，直接仿照上图在txt中添加内容即可（参考小技巧），个数、坐标统一 1 0 0 20 20。

超过屏幕尺寸的大图标注，可以用https://github.com/tzutalin/labelImg/releases，得到xml文件中的坐标需要自己计算宽高，仿照上图格式保存到txt中。

-a，生成的txt的路径及txt名。-i，缺陷图片的路径。如果图片高度>指定的m值，则缩小r倍显示。

cmd中输入：opencv_annotation -a=D:\data\NgImages\info.txt -i=D:\data\NgImages\

之后会遍历展示D:\data\NgImages\中的缺陷图，鼠标左键框选缺陷后，按键盘c键确认此框，d键放弃此框，n键下一幅图，esc键退出。

完成后坐标结果会保存到info.txt中（注意txt与图片在同一文件夹中）。

 2、opencv_createsamples.exe

删除info.txt中D:\data\NgImages\，因为 -info D:\data\NgImages\info.txt中D:\data\NgImages\会补全图片路径。

cmd中输入：opencv_createsamples -info D:\data\NgImages\info.txt -vec D:\data\ng.vec

依据正样本info.txt中坐标索引到真正框选的缺陷图，将其特征编译为二进制文件ng.vec

常用参数说明：注意-info -vec这两个参数设置后，-bg失效，所以此处不列出。

-info 　上一步中得到的info.txt的路径；
-vec 　生成vec文件的路径、vec文件名；
-num　生成的正样本的最大数目，默认1000。若正样本图片数＞设定值，则只生成设定值个正样本，否则生成实际个数个。
-w 　　正样本缩放到的宽度，默认24像素
-h 　　正样本缩放到的高度，默认24像素

3、opencv_traincascade.exe

此处会用到负样本。在负样本图片所在目录新建okInfo.txt，内容是所有负样本图片名（不带路径），如1.jpg等（如果提示错误，就把绝对路径加上如D:\data\background\1.jpg）。

opencv_traincascade -data D:\data\ -vec D:\data\ng.vec -bg D:\data\OkImages\okInfo.txt -numStages 25 -numPos 30 -numNeg 200 -umStaes 25 -w 24 -h 24 -minHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.5 -mode ALL

注意-w 24 -h 24与第2步骤的尺寸要一致，-numPos用于训练每层的正样本数＜opencv_createsamples.exe得到的正样本数，-numNeg无要求，参数含义不再赘述。

最终得到训练好的级联分类器的最终参数文件cascade.xml，此文件可用于测试。