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ít LêLöDÿAÿÜHÃH9ëuêHÄ[]A\A]A^A_Ãff. óà HìHÄà /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/old_ml_inner_functions.cpp Could not open the file storage. Check the path and permissions The function supports only single-channel arrays Unsupported combination of input and output vectors the index array must be 1-dimensional Component mask should contain as many elements as the total number of input variables No components/input_variables is selected! index array may not contain more elements than the total number of input variables Unsupported index array data type (it should be 8uC1, 8sC1 or 32sC1) the index array elements are out of range There are duplicated index array elements Invalid or absent var_type array var_type array must be 1-dimensional type mask must be 8uC1 or 8sC1 array type mask must be of <input var count> + 1 size var index array should be continuous 1-dimensional integer vector Response array must be 1-dimensional Response array must contain as many elements as the total number of samples sample index array should be continuous 1-dimensional integer vector sample index array is too large out_response_map pointer is NULL Invalid or NULL training data matrix train data must be floating-point matrix missing value mask must be 8-bit matrix of the same size as training data Unknown training data layout (must be CV_ROW_SAMPLE or CV_COL_SAMPLE) output pointer to train samples is NULL output response pointer is NULL INTERNAL ERROR: some of the args are NULL pointers classes array must be a single row of integers The sample is not a valid vector Input sample must have 32fC1 type Input sample must be 1-dimensional vector The sample size is different from what has been used for training INTERNAL ERROR: The row_sample pointer is NULL INTERNAL ERROR: invalid comp_idx The output matrix of probabilities is invalid The matrix of probabilities must be 1-dimensional vector of 32fC1 type The vector of probabilities must contain as many elements as the number of classes in the training set Array of output labels is not a valid matrix Array of cluster centers is not a valid matrix Probability matrix is not valid Assertion: sample_idx->rows == 1 && CV_MAT_TYPE(sample_idx->type) == CV_32SC1 failed Assertion: comp_idx->rows == 1 && CV_MAT_TYPE(comp_idx->type) == CV_32SC1 failed Assertion: labels->rows == 1 failed Array of output labels should be 1d vector Size of vector of output labels is not equal to the total number of input samples Assertion: labels->cols == samples_selected failed Invalid number of rows in matrix of output centers Number of columns in matrix of output centers is not equal to the total number of components in the input samples Assertion: centers->cols == dims_selected failed Invalid number of columns in output probability matrix Number of rows in output probability matrix is not equal to the total number of input samples Assertion: probs->rows == samples_selected failed Some of input arguments is not the CvMat Assertion: free_response == out_n failed Assertion: ICV_IS_MAT_OF_TYPE(probs, CV_64FC1) failed Assertion: ICV_IS_MAT_OF_TYPE(labels, CV_32SC1) failed Assertion: nsamples == labels->cols failed Assertion: (int)cvSum(counts).val[0] == nsamples failed Assertion: maxprob_loc >= 0 failed CvStatModel::write CvStatModel::read Inner function failed. my_stat_model Invalid index array var index array is too large Invalid response array Unsupported response type response #%d is not integral There is only a single class NULL labels NULL centers NULL probs Assertion: prob_vector failed 11CvStatModel pýe û E E h@ i@ h@ pi@ 0j@ 0i@ Pi@ ð? ð? ÿÿÿÿÿÿÿ ð? >/home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/old_ml_boost.cpp Unknown/unsupported boosting type The boosted tree ensemble has not been trained yet The classifier has not been trained yet Boosted trees can only be used for 2-class classification. the input sample must be 1d floating-point vector with the same number of elements as the total number of variables or as the number of variables used for training The output matrix of weak classifier responses must be valid floating-point vector of the same number of components as the length of input slice In raw mode the input vectors must be continuous The number of trees stored does not match <ntrees> tag value RealAdaboost DiscreteAdaboost LogitBoost GentleAdaboost Gini Default Misclassification SquaredErr boosting_type splitting_criteria ntrees weight_trimming_rate opencv-ml-boost-tree Unknown boosting type my_boost_tree vector::_M_fill_insert <trees> tag is missing predict 11CvBoostTree Pÿe £$E °OE 7CvBoost Pÿe Ø$E E À$E ppA ÀpA PpA pi@ 0j@ p=C Ì@ pË@ °AC àôC Ë@ 0ëC ðdC ÐVC pIC `HC PrA Ð=C cC qA Ð×C p©C
A aA A àXA PA @A A ÌC KC ÐA °BC °3C P5C `GC IC <C 0>C °kC ÐWC 6C 0@C Ë@ Ë@ rA ð$E ê@ pì@ ðÌ@ pi@ 0j@ Õ@ `rA °Ú@ Ï@ @ð@ Àá@ Þ@ °QA 0Ì@ @Ð@ °Í@ ` A àlA `Ô@ ÐÖ@ Ì@ ð¿u <ä7~ffffffî? à?ºW\GÃøä>*z ðiø@ñh㈵øä> wJëÿï? À $@ °<ÿÿÿÿÿÿï à? à? ð? À À 4 ? A Á @ Àÿÿÿ ÈB ¿-stageType BOOST -featureType -w -h HAAR LBP HOG width height stageType: featureType: sampleWidth: sampleHeight: [-stageType < (default) [-featureType <{ [-w <sampleWidth = [-h <sampleHeight = cascadeParams POS count : consumed POS %s current samples: %d
NEG stage %d stageParams featureParams vector::reserve stages params.xml stage %s%d /\ and -bg PARAMETERS: cascadeDirName: vecFileName: bgFileName: numPos: numNeg: numStages: precalcValBufSize[Mb] : precalcIdxBufSize[Mb] : acceptanceRatioBreakValue : Stages 0- are loaded Stage 0 is loaded ===== TRAINING -stage ===== <BEGIN END> can not be opened. Training until now has taken days hours minutes seconds. cascade.xml /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/cascadeclassifier.cpp /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/modules/core/include/opencv2/core/persistence.hpp NEG count : acceptanceRatio Image reader can not be created from -vec --------------------------------------------------------------------------------- Training parameters are pre-loaded from the parameter file in data folder! Please empty this folder if you want to use a NEW set of training parameters. Train dataset for temp stage can not be filled. Branch training terminated. Required leaf false alarm rate achieved. Branch training terminated. The required acceptanceRatio for the model has been reached to avoid overfitting of trainingdata. Branch training terminated. Parameters can not be written, because file Current stage can not be written, because file Cascade classifier can't be trained. Check the used training parameters. operator<< operator<< save train operator<< write X(E ](E a(E pýe P/E N2cv6detail8PtrOwnerE 15CvCascadeParams Pÿe p/E 2E Pÿe à/E @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI20CvCascadeBoostParamsNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE Pÿe `0E @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI14CvCascadeBoostNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE @/E ptA àtA Q@ /E vA pvA °}A ÐvA °A P{A uA °/E tA uA ÀtA 00E tA ðtA tA ÿB $tImaxCatCount featSize /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/features.cpp setImage init operator<< 8CvParams pýe m2E 15CvFeatureParams Pÿe 2E 2E 18CvFeatureEvaluator pýe Ð2E Pÿe 3E @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI19CvHaarFeatureParamsNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE Pÿe 3E @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI18CvLBPFeatureParamsNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE Pÿe 4E @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI18CvHOGFeatureParamsNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE Pÿe 4E @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI15CvHaarEvaluatorNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE Pÿe 5E @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI14CvLBPEvaluatorNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE Pÿe 5E @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI14CvHOGEvaluatorNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE 2E `ùA úA Q@ Q@ ÀøA öA öA °2E ÀùA úA ÿA 0øA ÀøA öA öA öA ð2E þA þA àúA üA Q@ Q@ Q@ 3E ÷A øA °÷A p3E ðöA øA ÷A ð3E àöA øA p÷A p4E ÐöA ð÷A P÷A ð4E ÀöA à÷A 0÷A p5E °öA Ð÷A ÷A /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/lbpfeatures.cpp lbpFeatureParams operator<< init Pÿe 9E °2E 18CvLBPFeatureParams 14CvLBPEvaluator Pÿe @9E ð2E 9E ° B `
B ÿA 0øA ÀøA öA öA öA `9E °B @B B À
B @B 0
B À B -bt DAB RAB LB GAB -minHitRate -maxFalseAlarmRate -weightTrimRate -maxDepth -maxWeakCount boostType: minHitRate: maxFalseAlarmRate: weightTrimRate: maxDepth: maxWeakCount: --boostParams-- [-bt <{ LB, (default)}>] boostType maxFalseAlarm Precalculation time: +----+---------+---------+ | N | HR | FA | internalNodes leafValues stageThreshold weakClassifiers /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/boost.cpp [-minHitRate <min_hit_rate> = [-maxFalseAlarmRate <max_false_alarm_rate = [-weightTrimRate <weight_trim_rate = [-maxDepth <max_depth_of_weak_tree = [-maxWeakCount <max_weak_tree_count = predict train split_node_data write predict setData subsample_data printAttrs read operator<< operator<< operator<< write pýe p=E 13CvDTreeParams Pÿe =E `=E 13CvBoostParams 20CvCascadeBoostParams P f °=E =E 23CvCascadeBoostTrainData Pÿe >E OE 18CvCascadeBoostTree Pÿe P>E À$E 14CvCascadeBoost Pÿe >E ð$E Pÿe ð>E ÿe 21FeatureIdxOnlyPrecalc Pÿe 0?E ÿe 23FeatureValAndIdxPrecalc Pÿe p?E ÿe 21FeatureValOnlyPrecalc à=E p#B À%B ð4B Ð/B À&B 0>E +B ,B °D 9C C °_B à9C psC À8C `2C #B ðãB àãB 0$B ÀÁB 3C 6C °TC `SC TC .C 0ãB ð-C PB (B Ð>E &B &B ÀÒB ?E `&B p&B °ËB P?E 0&B @&B %B p>E &B &B PpA pi@ 0j@ p=C Ì@ pË@ °AC àôC Ë@ 0ëC ðdC ÐVC pIC `HC PrA Ð=C cC qA ðuB p©C
A aA A àXA PA @A A ÌC KC ÐA °BC °3C P5C `GC IC <C 0>C °kC ÐWC 6C 0@C Ë@ Ë@ rA P;B °>E Ð%B à%B ðÌ@ pi@ 0j@ Õ@ `rA °Ú@ Ï@ @ð@ Àá@ Þ@ °QA 0Ì@ @Ð@ äB B àlA `Ô@ ÐÖ@ Ì@ ZB 9B °ÜB ÿÿÿ ?¬Å'7 4 0A/home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/HOGfeatures.cpp HOGFeatureParams integralHistogram operator<< init Pÿe ðDE °2E 18CvHOGFeatureParams 14CvHOGEvaluator Pÿe EE ð2E ÐDE `åB ÀåB ÿA 0øA ÀøA öA öA öA 0EE ðöB `ùB `C 0C C PäB `%C æB o: -DTû! @/home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/old_ml_tree.cpp params.max_categories should be >= 2 params.max_depth should be >= 0 params.cv_folds should be =0 (the tree is not pruned) or n>0 (tree is pruned using n-fold cross-validation) params.regression_accuracy should be >= 0 some of the splits are not stored properly Split variable index is out of range some of in/not_in elements are out of range Either 'in' or 'not_in' tags should be inside a categorical split data some of the tree elements are not stored properly splits tag must stored as a sequence priors must stored as a matrix var_idx (if exist) must be valid 1d integer vector containing <var_count> elements some of var_idx elements are out of range var_type must exist and be a sequence of 0's and 1's Both cat_count and cat_map must exist and be valid 1d integer vectors of an appropriate size some of cat_count elements are out of range cat_map vector length is not equal to the total number of categories in all categorical vars the input sample must be 1d floating-point vector with the same number of elements as the total number of variables used for training The array of _responses must be an integer or floating-point vector containing as many elements as the total number of samples in the training data matrix The memory buffer cannot be allocated since its size exceeds integer fields limit The many folds in cross-validation for such a small dataset %d-th value of %d-th (categorical) variable is not an integer %d-th value of %d-th (categorical) variable is too large %d-th value of %d-th (ordered) variable (=%g) is too large Every class weight should be positive The new training data must have the same types and the input and output variables and the same categories for categorical variables is_classifier var_all ord_var_count cat_var_count training_params use_surrogates max_categories regression_accuracy max_depth min_sample_count cross_validation_folds use_1se_rule truncate_pruned_tree priors var_idx var_type cat_count cat_map value norm_class_idx Tn complexity alpha node_risk tree_risk tree_error splits opencv-ml-tree best_tree_idx nodes not_in gt var quality nodes tag is missing incorrect node depth my_tree No training data has been set predict do_train set_data 16CvDTreeTrainData pýe pOE 7CvDTree Pÿe OE E N2cv20DTreeBestSplitFinderE pýe ÐOE Pÿe PE @/E N2cv6detail12PtrOwnerImplI12CvDTreeSplitNS_14DefaultDeleterIS2_EEEE OE qC 0rC °D 9C C ЋC à9C psC À8C `2C 02C `3C P2C pJC À.C 3C 6C °TC `SC TC .C `8C ð-C °OE 0C PC 8C pi@ 0j@ p=C °[C 3D °AC àôC JC 0ëC ðdC ÐVC pIC `HC bC Ð=C cC 0^C Ð×C p©C ªC @D `±C ÀRD @´C ð¸C °äC ÌC KC 0ÂC °BC °3C P5C `GC IC <C 0>C °kC ÐWC 6C 0@C ðOE ÐC C §C PE 6C 6C AC ÿÿÿÿÿÿß ÿÿÿ~
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[-mode <BASIC (default) | CORE ALL -mode mode: haarFeatureParams /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/haarfeatures.cpp operator<< operator<< operator<< init write 19CvHaarFeatureParams Pÿe PTE °2E 15CvHaarEvaluator Pÿe TE ð2E pTE P^D ð`D dD fD ]D ðbD PaD `]D °TE 0nD @qD °^D hD `D P\D ðD /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/old_ml_data.cpp delimited, miss_character and flt_separator must be different it`s impossible to assign CV_VAR_ORDERED type to categorical variable train samples count is not correct data is empty idx value is not correct variable index is not correct var_idx is not correct type is not correct ord cat types string is not correct
set_train_test_split 8CvMLData pýe EWE PWE ÎD àÎD PÍD ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ 4 4 4 4ÿÿ /home/yi/dextro_devops/debpkging/opencv/opencv-3.0.0/apps/traincascade/imagestorage.cpp rb wrong file format for %s
restart get create get N20CvCascadeImageReader9PosReaderE pýe `XE XE °ßD àßD Usage: -data <cascade_dir_name> -vec <vec_file_name> -bg <background_file_name> [-baseFormatSave] -data -vec -bg -numPos -numNeg -numStages -precalcValBufSize -precalcIdxBufSize -baseFormatSave -numThreads -acceptanceRatioBreakValue [-numPos <number_of_positive_samples = [-numNeg <number_of_negative_samples = [-numStages <number_of_stages = [-precalcValBufSize <precalculated_vals_buffer_size_in_Mb = [-precalcIdxBufSize <precalculated_idxs_buffer_size_in_Mb = [-numThreads <max_number_of_threads = [-acceptanceRatioBreakValue <value> = ;Ü
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