一 dlib 对非特定目标识别之手势识别

　　1 编译训练工具

　　一、找到 imglab 工具源码目录进行配置编译

　　cd tools/imglab/

　　cmake .

　　make

　　编译完成后将生成的 imglab 工具拷贝到样本照片所在目录。

　　二、找到 examples/train_object_detector.cpp 样本训练工具，将其拷贝出来单独进行编译，并生成 train_object_detector 命令。

　　2 训练样本采集

　　一、拍摄样本照片

　　dlib 对样本照片并没有太多要求，会做二次处理，样本拍摄建议在光线充足的情况下完成采集，样本数量越多越好，并将拍好的照片统一放在一个目录，比如 img 下面等待处理。

　　二、生成 xml 描述文件

　　./imglab -c data.xml img

　　三、手动标记检测目标或特征点

　　在弹出的图形化工具上面对需要检测的特征进行标记，通过 shift 选择识别对象，双击选中对

　　象以后，右键可以标记特征点，标记完成点 File->save 保存结果到 xml 中

命令如下：

　　./imglab data.xml

　　如果要标记特征点，需要增加参数

　　./imglab mydataset.xml

　　--parts

　　"1 2 3 4 5 6 7 8 9 10"

　　打开 xml 可以查看目标或特征的标记坐标，同时还生成了一个image_metadata_stylesheet.xsl 样式文件。

　　四、开始训练样本

　　./train_object_detector -tv data.xml

　　训练结束后会生成 object_detector.svm 模型序列，这个模型就可以用于对象检测了。

　　五、训练模型测试

　　一般先从训练样本中随便找张照片进行测试，测试如果能够成功找出目标后，再用于实际的目标识别：

　　./train_object_detector photo.png

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