HarrTraining训练步骤及其注意事项

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详细过程和说明按照C:\ProgramFiles\OpenCV\apps\HaarTraining\doc\haartraining.htm中的说明进行。
第一步：选取训练样本
    由于训练样本分为正样本和反样本，就是通常所说的含有目标的样本和不含检测目标的样本。其中反样本的构成方式只有一种，就是手工的方法。就是通过人眼来选择一组不含有任何检测目标的图像。这些样本集中放在一个文件夹里，并且将这些样本的文件名依次写在bg.txt内，这就是在说明中反复提到的distribution file，此处很重要，在creatSample函数里的输入参数就是-bg bg.txt。
    正样本的构成有两种方式，一种是通过一幅图像的变形（旋转等方式）来得到，另一种是自己采集一些含有目标的图像样本，这些样本中含有感性图的目标图像（就是人脸），必须人工用画图板等工具标注出相应的位置（x,y,width high），将这些信息写在一个叫做info.dat的文件里（自己创建）。
    需要注意的是在说明里他介绍的按照路径的方式是有误的比如：图像放在文件夹img里，描述文件bg.txt
不应该这么写：img/img1.jpg，
而应该写成： img\img1.jpg,这才是windows的路径格式，此处要注意。
或者直接写成：img1.jpg，就是不不标注路径。
本人是将正反样本（各25 个）放在一个文件夹(img_sample) 里，该文件夹应该放在工程的make文件夹下，当然也可以通过工程的属性（properties）里指明路径。这样做到万无一失。在commond行里分别写如下命令：
cvCreatSample里：-info info.dat -vec pos_image -bg bg.txt -num 25
    其中-vec pos_image 就是要输出的正样本文件名项，-num为要输出的正样本文件数；注意-img选项是根据单样本生成训练样本。
第二步：训练
HarrTraining里:：-data trad_data -vec pos_image -bg bg.txt -npos 25 -nneg 25
   其中：-data trad_data为训练后存放数据的的地方，-vec pos_image即为通过cvCreatSample的得到的文件。
通过运行该程序得到一个带训练参数的文件夹，文件夹的名字就是-data 后面定义的文件名。记住该名字后面的performance里将要用到这个文件。
第三步：测试训练的性能
此处用到的文件工程是performance.cpp将其设为当前运行的项目。通过设置参数来使其运用刚才训练的检测器才对检测样本图像进行目标检测。在命令行里输入如下参数：-data trad_data -info info_test1.dat
注意：其中trad_data就是你在HarrTrainging 里边生成的训练文件的文件夹，info_tete1.dat就是新检测样本图像的描述。其格式与creatsample里的info一样的。其中图像文件可以自己定，不必按照他的文件里说的imgOrderNumber_x_y_width_hight，就在这里让我折腾了好半天。只要记住info文件的格式是一样的：图像名称(空格)人脸数目(空格)坐标x(空格)坐标y(空格)宽度(空格)高度。
     运行后的得到的图像里就有它的检测出来的人脸部分，红色框内的，我训练时只用了25幅图像，而且定标时也不怎么精确，用训练后的检测器的检测新的图像时效果很差。可能是样本不够好、不够多。
    说明一下所有过程都最好是制定文件夹，要不然找不着文件而出错。