opencv_traincascade失败的原因是:“temp阶段的训练数据集无法填充”的可能原因是训练数据集中的正样本数量不足或者正样本与负样本之间的比例不合适。
在使用opencv_traincascade进行级联分类器训练时,需要提供正样本和负样本的训练数据集。正样本是我们希望检测的目标物体的样本,负样本是与目标物体不相关的样本。训练数据集的质量和数量对于训练结果至关重要。
如果训练数据集中的正样本数量不足,即正样本的数量远远小于负样本的数量,会导致训练过程中无法有效学习目标物体的特征,从而导致训练失败。此时,可以尝试增加正样本的数量,或者减少负样本的数量,使得正负样本之间的比例更加合适。
另外,还需要确保训练数据集中的正样本和负样本的质量良好,即正样本应该包含目标物体的各种姿态、大小和背景变化,负样本应该包含与目标物体相似的背景和其他干扰物体。如果训练数据集中的正样本和负样本之间存在较大的差异,也可能导致训练失败。
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注意:以上答案仅供参考,具体情况还需根据实际情况进行分析。
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