Fehler „Der Zugdatensatz für die temporäre Stufe kann nicht gefüllt werden.“ Bei Verwendung des traincascade-Tools von OpenCV

Ich erstelle das Tool opencv_traincascade.exe aus dem Quellcode (OpenCV 2.4.0) mit vs2010 unter Windows 7. Ich möchte einen LBP-Klassifizierer trainieren. Daher verwende ich opencv_traincascade.exe mit den folgenden Argumenten

-data D: \ OpenCV \ Classifiers \ lbpclassifier1 \ temp \ data -vec D: \ OpenCV \ Classifiers \ lbpclassifier1 \ temp \ samples.vec -bg D: \ OpenCV \ Classifiers \ lbpclassifier1 \ temp \ negative \ infofile.txt -numPos 40 -numNeg 40 -precalcIdxBufSize 500 -precalcValBufSize 500 -stageType BOOST -featureType LBP -w 24 -h 24

Die Fehlermeldung, die ich erhalte, ist:

PARAMETERS:
cascadeDirName: D:\OpenCV\Classifiers\lbpclassifier1\temp\data
vecFileName: D:\OpenCV\Classifiers\lbpclassifier1\temp\samples.vec
bgFileName: D:\OpenCV\Classifiers\lbpclassifier1\temp\negative\infofile.txt
numPos: 2
numNeg: 40
numStages: 20
precalcValBufSize[Mb] : 500
precalcIdxBufSize[Mb] : 500
stageType: BOOST
featureType: LBP
sampleWidth: 24
sampleHeight: 24
boostType: GAB
minHitRate: 0.995
maxFalseAlarmRate: 0.5
weightTrimRate: 0.95
maxDepth: 1
maxWeakCount: 100

===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed   2 : 2
Train dataset for temp stage can not be filled. Branch training terminated.

Diese Frage wurde schon einmal gestellt:Fehler beim Verwenden der opencv_train-Kaskade und die dort vorgeschlagene Lösung nämlich. In diesem Fall hilft es nicht, die Anzahl der positiven und negativen Samples gleich zu setzen.

Ich dachte, der Fehler könnte mit diesem Fehler zusammenhängen:http://code.opencv.org/issues/1834 Daher habe ich die neueste Version von imagestorage.cpp von dieser Seite heruntergeladen und das Tool opencv_traincascades neu erstellt. Außerdem enthält die VEC-Datei insgesamt 45 BeispieleKommentar Ich habe das Argument numPos in 2 geändert, damit mir die Beispiele in der VEC-Datei nicht ausgehen. Die Anzahl der Samples in der .vec-Datei beträgt 45.

Jede Hilfe wird sehr geschätzt. Vielen Dank.

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