我们可以将训练数据放入每个类别的单独目录中，然后遍历每个目录中的图像，并根据目录设置标签。比如，我可以将正样本图像放入一个包含50张图像的目录中，并将这些图像全部标记为1；然后将负样本图像放入另一个包含50张图像的目录中，并将这些图像全部标记为-1。这种方法是否正确，还是会使训练器无法训练？

string PosImagesDirectory="E:\\faces\\";string NegImagesDirectory_2="D:\\not_faces\\";

我首先遍历所有人脸图像并标记它们为1，然后遍历非人脸图像并标记它们为-1

或者使用另一种方法，只有一个目录，比如string YourImagesDirectory_2="D:\\images\\";

这个目录中包含正样本和负样本图像，并随机抽取图像，我标记出哪些是正样本，哪些是负样本，但我对这种方法不太清楚。

我想通过使用SIFT/HOG/Bow等特征算法来训练我的图像数据

回答：

我不理解你的第二种方法。你是指在加载图像时手动逐个标记它们吗？

我认为第一种方法是可以的。你不需要手动标记，只需遍历并标记它们即可。