Ubuntu 16.04下预编译OpenCV分类器工具集分享

根据提供的文件信息，可以提取出以下关于OpenCV及其相关工具和编程的知识点： 1. **OpenCV简介** OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含多个计算机视觉算法和函数，广泛应用于图像处理、视频分析、人脸识别、分类器训练等领域。OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python等，并提供C++接口。 2. **OpenCV工具集的组件** - **opencv_createsamples.exe**：这个工具用于创建包含正样本的XML或YAML文件，这些文件用于训练分类器。 - **opencv_haartraining.exe**：这是用于训练Haar特征级联分类器的一个工具，它在OpenCV 2以前的版本中使用，后续版本为了支持更好的训练技术，将其移除。 - **opencv_traincascade.exe**：作为opencv_haartraining的替代工具，用于训练级联分类器，支持使用HOG、LBP等特征以及深度学习特征。 - **opencv_visualisation**：这可能是一个用于可视化训练过程或结果的工具，有助于开发者理解分类器的行为。 - **opencv_annotation**：一个用于手动标注图像中对象位置的工具，它通常用于生成训练分类器所需的正样本。 3. **编译平台和系统信息** 本资源是针对Ubuntu 16.04 64位平台进行编译的，文件是一个64位的ELF（Executable and Linkable Format）格式，具体为LSB（Linux Standard Base）可执行文件。这说明它可以在64位Linux操作系统上运行，该文件是动态链接的，并使用了/lib64/ld-linux-x86-64.so.2的动态链接器。 4. **OpenCV版本和兼容性问题** 提到的工具集是基于OpenCV版本3.4.7编译的，这是在2019年7月30日前后编译的。当时OpenCV的版本是4.X，但文档中提到了存在博客中关于OpenCV 4.X+版本中可能没有分类器的讨论。文档的作者通过在GitHub上查看代码确认分类器仍然存在，所以至少在OpenCV 4.0版本中应该是可以使用的。 5. **OpenCV的安装和使用** 文档提到了一些OpenCV的训练工具可以在编译后的`bin/`目录下找到，这对于在不希望从源代码编译OpenCV的人提供了一个便利。不过，已经编译过相应版本OpenCV的人就不需要下载这个工具集，以免浪费资源。 6. **机器学习与分类器** 在计算机视觉中，分类器是用于将图像分类为不同类别的算法，它们通常需要通过大量带有标签的训练样本来学习如何分类。通过上述工具可以训练出不同类型的分类器，包括Haar级联分类器、深度学习分类器等。 7. **使用工具集的注意事项** - 如果希望使用这些工具，首先要确保系统环境与工具集兼容，即使用64位Ubuntu 16.04。 - 对于拥有编译好的OpenCV环境的用户，无需下载这些工具，因为它们可能已经包含在OpenCV的安装目录中。 - 由于opencv_haartraining.exe已经不再包含在OpenCV 3.x及以后版本中，因此在新版本中需要使用opencv_traincascade.exe作为替代工具。 通过以上分析，我们可以看出，这些知识点主要涉及到OpenCV环境的搭建、分类器的训练、以及使用OpenCV工具进行机器学习项目的开发。对于希望在Linux平台下使用OpenCV进行计算机视觉项目的开发者来说，这些工具集的使用非常关键。此外，理解OpenCV的版本更新及兼容性问题同样重要，能够帮助开发者在选择工具和资源时做出更为明智的决策。