如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器
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0.jpg 1 0 0 30 40
1.jpg 1 0 0 30 40
2.jpg 1 0 0 30 40
.....
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利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器，需要经过以下几个步骤：
（1）收集训练样本：
训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是，负样本也并非随便选取的。例如，你需要检测的目标是汽车，那么正样本就应该是仅仅含有汽车的图片，而负样本显然不能是一些包含天空的，海洋的，风景的图片。因为你最终训练分类器的目的是检测汽车，而汽车应该出现在马路上。也就是说，分类器最终检测的图片应该是那些包含马路，交通标志，建筑物，广告牌，汽车，摩托车，三轮车，行人，自行车等在内的图片。很明显，这里的负样本应该是包含摩托车、三轮车、自行车、行人、路面、灌木丛、花草、交通标志、广告牌等。
另外，需要提醒的是，adaboost方法也是机器学习中的一个经典算法，而机器学习算法的前提条件是，测试样本和训练样本独立同分布。所谓的独立同分布，可以简单理解为：训练样本要和最终的应用场合非常接近或者一致。否则，基于机器学习的算法并不能保证算法的有效性。此外，足够的训练样本（至少得几千张正样本、几千张负样本）也是保证训练算法有效性的一个前提条件。
这里，假设所有的正样本都放在f:/pos文件夹下，所有的负样本都放在f:/neg文件夹下；
（2）对所有的正样本进行尺寸归一化：
上一步收集到的正样本，有很多的尺寸大小，有的是200*300，有的是500*800...尺寸归一化的目的，就是把所有的图片都缩放到同一大小。比如，都缩放到50*60的大小。
（3）生成正样本描述文件：
所谓的正样本描述文件，其实就是一个文本文件，只不过，很多人喜欢将这个文件的后缀改成.dat而已。正样本描述文件中的内容包括：文件名 目标个数 目标在图片中的位置（x,y,width,height）
典型的正样本描述文件如下所示：
0.jpg 1 0 0 30 40
1.jpg 1 0 0 30 40
2.jpg 1 0 0 30 40
.....
不难发现，正样本描述文件中，每一个正样本占一行，每一行以正样本图片开头，后面紧跟着该图片中正样本的数量（通常为1），以及正样本在图片中的位置
假如，f:\pos文件夹下有5000个正样本图片，每个图片中仅有一个目标。那么，我们可以写程序（遍历文件夹中的所有图片文件，将文件名写入到文件中，将正样本在图片中的位置，大小都写入文件中）生成一个pos.dat文件作为正样本描述文件。
绛旓細extern int b;鐒跺悗浣犲叾浠栭渶瑕浣跨敤鍙橀噺鐨勫湪鍖呭惈def.h灏卞彲浠ヤ簡
