首先将文件夹解压到桌面！
1、打开Pycharm，打开Road_Block_Recognition文件夹，将当前的编译环境改成Python3.x（pytorch），然后在Terminal中运行如下命令：
conda update --all
conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv
2、安装Opencv，直接在电脑上装即可，参考这篇文章，操作到环境变量配置完毕即可，第三部分部署不需要看
https://blog.csdn.net/maizousidemao/article/details/81474834?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163479705916780261970635%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=163479705916780261970635&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~hot_rank-2-81474834.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=python+opencv%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%8F%98%E9%87%8F&spm=1018.2226.3001.4187
3、Opencv安装完毕之后，可以先看一下每个文件夹里都是什么内容，由于训练需要，文件夹中不止有桶锥的图片，还有negative文件夹中不包含待识别物品的图片。
4、model是opencv生成的文件夹，所以每次重新训练的时候，都要把它清掉（虽然我也没试过不删除会有什么影响）。同理，如果在使用cmd命令生成info.txt，negative txt，vector.vec文件时报错的话，最好也删掉重新生成。
5、然后就可以开始生成文件啦！
ps：如果想看每个参数是什么意思，可以参考这篇文章：
https://www.cnblogs.com/xixixing/p/12308605.html
打开cmd，按照顺序依次输入如下命令：
1、cd C:\Users\xxxxx\Desktop\Road_Block_Recognition
(首先进入桌面下的文件夹路径)
2、opencv_annotation -a=info.txt -i=positive -m=500 -r=6
(这个命令运行完之后，正确的情况是会跳出训练的图片的，然后cmd中会有操作的指令，正确框选物品就可以了)
3、opencv_createsamples -info info.txt -vec vector.vec -num 200 -w 24 -h 24
运行第四条指令之前，先在Pycharm中将buildListNegative.py运行一下
4、
opencv_traincascade -data treinamento -vec vector.vec -bg negative.txt -numStages 25 -numPos 40 -numNeg 100 -umStaes 25 -w 24 -h 24 -acceptanceRatioBreakValue 1.0e-5
(运行完之后，就会开始训练了)
Ps：关于traincascade的参数的选择(不同的参数应该会影响最终的训练结果)：
data 训练的分类器的存储目录 vec 正样本文件，由open_createsamples.exe生成，正样本文件后缀名为.vec bg 负样本说明文件，主要包含负样本文件所在的目录及负样本文件名 numPos 每级分类器训练时所用到的正样本数目，应小于vec文件中正样本的数目，具体数目限制条件为：numPos+（numStages- 1）numPos（1- minHitRate）<=vec文件中正样本的数目。根据我的经验，一般为正样本文件的80% numNeg 每级分类器训练时所用到的负样本数目，可以大于- bg指定的图片数目。根据我的经验，一般为numPos的2-3倍 numStages 训练分类器的级数，强分类器的个数。根据我的经验，一般为12-20 precalcValBufSize 缓存大小，用于存储预先计算的特征值，单位MB，根据自己内存大小分配 precalcIdxBufSize 缓存大小，用于存储预先计算的特征索引，单位MB，根据自己内存大小分配 featureType 训练使用的特征类型，目前支持的特征有Haar，LBP和HOG w 训练的正样本的宽度 h 训练的正样本的高
更详细的使用说明自行进入OpencvTrain.py以及main.py文件查看