无需CMD操作的opencv3.4.0图形化训练器

知识点详细说明： 1. OpenCV介绍： 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。OpenCV由英特尔公司发起并参与开发，现在由 Willow Garage 资助。该库包括了超过2500个优化的算法，这些算法可以用来检测和识别面部、物体、进行人体动作识别，以及跟踪运动物体等。OpenCV的编程语言支持C/C++、Python、Java、MATLAB等，并且能够运行在Windows、Linux、Mac OS和Android系统上。 2. OpenCV版本3.4.0： 版本3.4.0是OpenCV库的一个较新版本，这个版本更新了大量功能，改进了性能，并修复了之前版本中的一些bug。例如，这个版本引入了新的网络层和优化的深度学习模型，提高了图像处理和计算速度。由于3.4.0版本的稳定性和先进性，使得其在研究和商业应用中被广泛采用。 3. 训练器概念： 在OpenCV中，训练器通常指的是用于机器学习和计算机视觉应用的数据训练工具。这些训练器可以用来训练分类器、检测器和其他视觉模型。例如，使用OpenCV中的级联分类器训练器可以创建用于人脸识别和物体检测的分类器。 4. bat文件的使用： bat文件是Windows操作系统中批处理文件的扩展名，它可以通过在cmd命令行界面执行一系列命令来自动化重复性的任务。在OpenCV训练器中，bat文件的使用可以简化命令行操作，使用户无需手动输入繁琐的指令，只需要简单地运行bat文件即可开始训练过程。 5. 模板图片的使用： 在计算机视觉任务中，模板图片通常用于进行特征匹配、物体识别和跟踪等操作。用户需要提前准备一些模板图片，并根据需要编辑它们的尺寸，以便训练器可以使用这些图片作为基准，学习如何在其他图片中识别相同的对象或特征。 6. 版本3.4.0训练器的特性： - 新增了DNN（深度神经网络）模块，支持使用预训练的深度学习模型。 - 改进了特征匹配算法和立体匹配算法，提高了匹配的准确性和速度。 - 优化了图像处理函数，例如Canny边缘检测和图像混合，加快了处理速度。 - 新增了实时视频分析功能，可以通过OpenCV的VideoCapture类获取和处理实时视频流。 - 对视频分析模块进行了改进，例如背景减除、动作识别等。 7. 实际应用示例： 一个典型的OpenCV训练器应用案例可能包括人脸识别系统。开发者可以使用OpenCV提供的训练器，通过准备大量的人脸图片作为模板，对系统进行训练。训练完成后，系统可以被用来识别人脸，并在实际的视频流中检测和追踪人脸。 8. 如何使用训练器： 首先，用户需要解压缩"opencv训练器.zip"文件，然后根据文件夹中的说明文档来放置模板图片和编辑它们的尺寸。接着，用户可以运行压缩包中的bat文件，从而启动训练过程。训练器会自动加载模板图片，执行训练算法，最后生成一个可以用于后续识别任务的训练模型。