Haar Training：エラー（-215）_img.row * _img.cols == vecSize in function

Question

私はHaar Cascadeをトレーニングして手を検出しようとしています。私は1000のvecファイルを持っています。 私は40のポジティブイメージと600のネガティブイメージを持っています。私は肯定的なイメージと否定的なイメージの両方を落とすことを試みました。

opencv_traincascade -data classifier -data classifier -vec samples.vec -bg negatives.txt 
-numstages 20 -minHitRate 0.999 -maxFalseAlarmRate 0.5 -numPos 1000\ -numNeg 600 -w 80 
-h 40 -mode ALL -precalcValBufSize 1024\ -precalcIdxBufSize 1024 

---

PARAMETERS: 
cascadeDirName: classifier 
vecFileName: samples.vec 
bgFileName: negatives.txt 
numPos: 1000 
numNeg: 1000 
numStages: 20 
precalcValBufSize[Mb] : 256 
precalcIdxBufSize[Mb] : 256 
stageType: BOOST 
featureType: HAAR 
sampleWidth: 24 
sampleHeight: 24 
boostType: GAB 
minHitRate: 0.999 
maxFalseAlarmRate: 0.5 
weightTrimRate: 0.95 
maxDepth: 1 
maxWeakCount: 100 
mode: BASIC 



===== TRAINING 0-stage ===== 
<BEGIN 
OpenCV Error: Assertion failed (_img.rows * _img.cols == vecSize) in get, file /home/lie/Desktop/Install-OpenCV-master/Ubuntu/2.4/OpenCV/opencv-2.4.9/apps/traincascade/imagestorage.cpp, line 157 
terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' 
    what(): /home/lie/Desktop/Install-OpenCV-master/Ubuntu/2.4/OpenCV/opencv-2.4.9/apps/traincascade/imagestorage.cpp:157: error: (-215) _img.rows * _img.cols == vecSize in function get 

中止（コアダンプ）

私はポジティブ数を下げ、再び、まだ受け取った上で、全体のプロセスをやってみました：私は、次のコマンドを実行すると、私は次のエラーを受け取ります同じエラー。助言がありますか？ところで

：私はでチュートリアルを次のです：http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html

が

Answer 1

エラーは、多数の正または負のサンプルの結果ではないようです。人々は非常に大きなデータセットを訓練します！

上記のパラメータから、samples.vecを形成陽性サンプルの寸法は声明で示されている24×24、であることに気づいたことができます。

sampleWidth: 24 
sampleHeight: 24 

しかしopencv_traincascade関数を呼び出している間ディメンションを80x40として設定しようとします。これを変更してみてください-w 24 -h 24

Answer 2

ありがとう主張は非常に明確である：それはvecSize == _img.rowsが_img.colsを*することを期待しています。私は_imgとvecSizeが何を想定しているのか分からないが、それはあなたの入力データが正しく与えられていないことを意味する。ちょうどあなたのコマンドラインを見て、あなた：

1. は二回-data classifier -data classifierを書きました。それは問題ではありませんが、それでも問題はありません。
2. -numPos 1000\ -numNeg 600を書きましたが、40個の陽性画像と600個の陰性画像についてお話ししていますが、代わりにそれらの数字を使用しないでください。

あなたはvecSizeのサイズが1000であるとします。このvecSizeは再び何ですか？