哈尔培训OpenCV的断言失败(haar training OpenCV assertion fai

我想培养出哈尔状分类器使用3340个正面形象和1224个负面形象在OpenCV的行人。 （在一个.txt文件我保持负象名称，即底片（1）.bmp和在txt文件我保持阳性，即图片（1）的.bmp 1 0 0 64 128实际上正例已裁剪的图像行人，所以我只需要指定每幅图像阳性样品）。

在训练过程中的某一点停止，并说：

“opencv的错误：断言失败（elements_read == 1）在未知功能，文件c：\路径\ cvhaartraining.cpp，线1858”

任何想法是什么原因造成的？

Answer 1:

这个问题被回答了在OpenCV的DevZone网站的实用工具创世在2012年6月。

引述玛丽亚：

问题是，您的VEC文件具有完全相同的样本数着你在命令行-numPos 979 Training应用程序中使用的所有样品从VEC文件训练0级传递，并且不能在未来获得新的阳性样本阶段的训练，因为VEC文件已经结束。 traincascade的错误是，它在这种情况下，断言（），但它抛出与错误信息的异常的用户。 它被固定在r8913。 -numPose是一个样本计数被用于训练各个阶段。 一些已经使用的样本可以由每个前一级（即识别为背景）进行过滤，但不超过（1 - minHitRate）* numPose每个阶段。 所以VEC-文件必须包含> =（numPose +（numStages-1）*（1 - minHitRate）* numPose）+ S，其中S是从VEC文件的样品可以马上确认为背景的计数。 我希望它可以帮助你创建正确大小的VEC文件，并选择正确的numPos值。

它为我工作。 我也有同样的问题，我是继上HAAR培训教程著名 ，但想尝试-npos 7000 -nneg 2973较新的训练工具

所以我做了以下Calcs（计算）：

VEC-文件必须包含> =（numPos +（numStages-1）*（1 - minHitRate）* numPos）+ S

7000> =（numPos +（20-1）*（1-0999）* numPos）+ 2973

（7000 - 2973）/（1 + 19 * 0001）> = numPos

numPos <= 4027 / 1.019

numPos <= 3951 ~~ 3950

与使用：

-npos 3950 -nneg 2973

有用。 我还注意到，其他人也有过成功与减少numPos： 这里

文章来源: haar training OpenCV assertion failed