【使用方法】主要是在cmd中使用命令行操作。打开文件夹D:\opencv349\x64\vc12\bin，可以看到这三个exe文件。按住键盘shift+鼠标右键，在此处打开Powershell窗口。具体命令见
黄色背景
。
【样本】框选缺陷的尺寸比例与opencv_createsamples.exe（生成vec）的w、h比例一致（会自动缩放到指定的w、h）。负样本尺寸≥w、h。
以检测缺陷为例（目录见下图）。三个工具依次为：标注缺陷——生成
正样本
的vec文件——训练样本。
opencv_annotation.exe，用来标注缺陷，完成后
得到txt
文件，内容如下。框选时框住缺陷即可。
opencv_createsamples.exe，
生成vec
文件。此工具可以把框选的缺陷缩放到指定大小（默认24*24像素，注意
负样本尺寸≥此像素
），即所谓的归一化。
opencv_traincascade.exe，
生成cascade.xml
，保存了训练得到的模型参数，此文件用于测试。
1、opencv_annotation.exe
若图片过大，不建议使用此工具来标注，不方便放大或缩小。
一般用于小于屏幕尺寸的图片
。
如果图片统一是等大的纯缺陷图（如20*20像素），那么可以不用此工具
，直接仿照上图在txt中添加内容即可（
参考小技巧
），个数、坐标统一 1 0 0 20 20。
超过屏幕尺寸的大图标注，可以用
https://github.com/tzutalin/labelImg/releases
，得到xml文件中的坐标需要自己计算宽高，仿照上图格式保存到txt中。
-a，生成的txt的路径及txt名。-i，缺陷图片的路径。如果图片高度>指定的m值，则缩小r倍显示。
cmd中输入：
opencv_annotation
-a=D:\data\
NgImages\
info.txt
-i=D:\data\NgImages\
之后会遍历展示
D:\data\NgImages\中的缺陷图
，鼠标左键框选缺陷后，按键盘c键确认此框，d键放弃此框，n键下一幅图，esc键退出。
完成后坐标结果会保存到
info.txt
中（注意txt与图片在同一文件夹中）。
2、opencv_createsamples.exe
删除info.txt中
D:\data\
NgImages\
，因为
-info
D:\data\
NgImages\
info.txt
中
D:\data
\
NgImages\
会补全图片路径。
cmd中输入：
opencv_createsamples
-info D:\data\NgImages\info.txt
-vec D:\data\ng.vec
依据正样本info.txt中坐标索引到真正框选的缺陷图，将其特征编译为二进制文件ng.vec
常用参数说明：
注意-info -vec这两个参数设置后，-bg失效，所以此处不列出。
-info 上一步中得到的info.txt的路径；
-vec 生成vec文件的路径、vec文件名；
-num 生成的正样本的最大数目，默认1000。若正样本图片数＞设定值，则只生成设定值个正样本，否则生成实际个数个。
-w 正样本缩放到的宽度，默认24像素
-h 正样本缩放到的高度，默认24像素
3、opencv_traincascade.exe
此处会用到
负样本
。在负样本图片所在目录新建okInfo.txt，内容是所有负样本图片名（不带路径），如1.jpg等（如果提示错误，就把绝对路径加上如D:\data\background\1.jpg）。
opencv_traincascade
-data D:\data\
-vec D:\data\ng.vec
-bg D:\data\OkImages\okInfo.txt
-numStages 25
-numPos 30
-numNeg 200
-umStaes 25
-w 24 -h 24
-minHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.5
-mode ALL
注意
-w 24 -h 24与第2步骤的尺寸要一致，-numPos用于训练每层的正样本数
＜
opencv_createsamples.exe得到的正样本数，-numNeg无要求，
参数含义不再赘述
。
最终得到训练好的级联分类器的最终参数文件
cascade.xml
，
此文件可用于测试
。
