用opencv训练自己的数据集_opencv训练数据集

第一步，创建文件夹

![[Pasted image 20230501213228.png]]
在文件夹中创建pos和neg两个文件夹

第二步，将正样本文件和负样本文件（格式为jpg）导入

正样本文件
![[Pasted image 20230501213459.png]]
负样本文件
![[Pasted image 20230501213437.png]]
一般正样本文件数量要比负样本文件少

第三步，给图像编号以及重命名

这里注意：1.图像要从1000开始编号，不然后续如果样本数量太少会导致没法运行
2.文件路径是要修改的路径，而且是只能出现一对引号

import os 
path = r'C:\Users\Gaomagic\PycharmProjects\kouzhaodetect\mask\have_mask' # 人脸口罩数据集正样本的路径 
filelist = os.listdir(path) count = 1000 # 开始文件名1000.jpg 
for file in filelist: Olddir = os.path.join(path, file) 
if os.path.isdir(Olddir): 
continue 
filename = os.path.splitext(file)[0] 
filetype = os.path.splitext(file)[1] 
Newdir = os.path.join(path, str(count) + filetype) os.rename(Olddir, Newdir) count += 1
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重命名文件后缀

import os
for filename in os.listdir('logo/'):   #‘logo/’是文件夹路径，你也可以替换其他
	newname = filename.replace('jpg', 'png')  #把jpg替换成png
	os.rename('logo/'+filename, 'logo/'+newname)  
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第四步，修改正负样本像素大小

代码：建议正样本像素20* 20 ，负样本80

import pandas as pd import cv2 for n in range(10000, 11790): # 代表正数据集中开始和结束照片的数字 
path = r'C:\Users\Gaomagic\PycharmProjects\kouzhaodetect\mask\no_mask/' + str(n) + '.jpg' # 读取图片 
img = cv2.imread(path) img = cv2.resize(img, (80, 80)) cv2.imwrite(r'C:\Users\Gaomagic\PycharmProjects\kouzhaodetect\mask\no_mask/' + str(n) + '.jpg', img) 
n += 1
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第五步，创建txt文件

在正样本文件中打开cmd
输入以下代码：

dir /b/s/p/w *.jpg > pos.txt
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然后将生成的文件移到project根目录下
对负样本进行相同操作

第六步，标记txt文件

coding:utf-8 Houzhui=r" 1 0 0 20 20" #后缀 
filelist = open(r'C:\Users\Gaomagic\PycharmProjects\kouzhaodetect\mask\have_mask.txt','r+',encoding = 'utf-8') 
line = filelist.readlines() 
for file in line: 
file=file.strip('\n')+Houzhui+'\n' 
print(file) 
filelist.write(file)
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标记完以后将之前的删除

第七步，生成vec文件

![[Pasted image 20230501215730.png]]
将上图中的所有文件复制到目标Project根目录下
按 win+R 输入 cmd 进入命令窗口， 然后进入到 Project 文件夹，然后输入如下命令(其中num是正样本数量)：

opencv_createsamples.exe -vec havemask.vec -info pos.txt -num 250 -w 20 -h 20
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第八步，训练模型

1. 新建start.bat文件
   在新建的tart.txt文件中输入如下代码以后重命名为bat：

opencv_traincascade.exe -data xml -vec pos.vec -bg neg.txt -numPos 250 -numNeg 500 -numStages 20 -w 20 -h 20 -mode ALL pause
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2. 点击start.bat运行
   ![[屏幕截图 2023-05-01 213714.png]]
   经过漫长等待，得到最终结果

第九步，打开Pycharm测试

import cv2
 
detector = cv2.CascadeClassifier(r'D:\AMark_Files\Magic\AI_Version\TrainBoling\xml\cascade.xml')
mask_detector = cv2.CascadeClassifier(r'D:\AMark_Files\Magic\AI_Version\TrainBoling\xml\cascade.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    nose = detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
    if ret:
        for (x, y, w, h) in nose:
            face = img[y:y + h, x:x + w]  
            mask_face = mask_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
            cv2.putText(img, "no_mask", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
            for (x2, y2, w2, h2) in mask_face:
                cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(img, "have_mask", (x2, y2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow('mask', img)
        cv2.waitKey(3)
 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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