计算机视觉实验报告：基于图像处理的目标检测算法

摘要：
本实验旨在探索基于图像处理的目标检测算法，并通过实际编码实现该算法。目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，它在许多应用中发挥着关键作用，如智能监控、自动驾驶和人脸识别等。本实验将介绍一种常用的目标检测算法——基于特征提取和分类器的方法，并通过使用Python编程语言实现该算法。

1. 引言
   目标检测是计算机视觉中的一个基本问题，它涉及在图像或视频中检测和定位特定目标。传统的目标检测方法主要基于特征提取和分类器，其中特征提取阶段用于提取图像中的特征，而分类器用于将这些特征分类为目标或非目标。本实验将使用OpenCV库和Haar特征级联分类器来实现基于特征提取的目标检测算法。

2. 算法原理
   2.1 Haar特征
   Haar特征是一种基于图像亮度差异的特征描述子。它通过计算图像中不同区域的亮度差异来提取特征。Haar特征可以描述图像中的边缘、线条和角等特征。在目标检测中，Haar特征被用作目标的特征表示。

2.2 Haar特征级联分类器
Haar特征级联分类器是一种基于强分类器的目标检测方法。级联分类器由多个强分类器组成，每个强分类器都是由多个弱分类器级联而成。级联分类器在检测过程中采用了级联的方式，通过逐级检测和剪枝来提高检测效率。

3. 实验步骤
   3.1 数据准备
   首先，需要准备一组包含目标和非目标图像的训练数据集。训练数据集应包含正样本和负样本，正样本为包含目标的图像&#