如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器

        首先，需要说明的是，OpenCV自带的haar training提取的特征是haar特征（具体请参考我的另一篇关于haar特征的文章：http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/8094699 ），分类器是AdaBoost级联分类器（如需了解Adaboost算法，请参考我的另一篇文章：http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/8130557 ）。所谓的级联分类器，就是将若干的简单的分量分类器（可以理解为一般的普通分类器）依次串联起来，最终的检测分类结果，要依次通过所有的分量分类器才能算是一个有效的检测分类结果。否则，就认为当前检测区域内没有我们需要找的目标。

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