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1、对OpenCV中Haar特征CvHaarClassifierCascade等结构理解首先说一下这个级联分类器，OpenCV中级联分类器是根据VJ04年的那篇论文（RobustReal-TimeFaceDetection）编写的，查看那篇论文，知道构建分类器的步骤如下：1、根据haar-like特征训练多个弱分类器2、使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器3、最终的分类器是由多个强分类器级联而成下面这幅图是弱分类器组合成强分类器的示意图（图片来源于网络）：下面这张是多个强分类器级联的示意图（图片来源于网络）：otherstaffoftheCentre.Dur
2、ingthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOfficeinJingdezhen,JiangxiCommitteeSecretary.Startingin1939servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,SecretaryoftheSpecialCommitteeAfterthevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofStateenterprisesMinister
3、,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSecretaryandrecorderoftheCountypartyCommitteeSecretary,Ministersand在了解了级联分类器是怎么一回事后，我们来看一看OpenCV里面级联分类器的结构在调用OpenCV中的级联分类器对目标进行分类时，都会将一个训练好的分类器（一个训练好的.xml文件）读入到一个CvHaarClassifierCascade结构中，如下： 1 CvHaarClassifierCascade*cascade=(Cv
4、HaarClassifierCascade*)cvLoad( "haarcascade_frontalface_alt.xml", 0, 0, 0 ); 那么这个CvHaarClassifierCascade结构体里面的内容都有哪些呢？1typedefstructCvHaarClassifierCascade2{3intflags;/*标志位*/4intcount;/*分级分类器中强分类器的数量*/otherstaffoftheCentre.Duringthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOff
5、iceinJingdezhen,JiangxiCommitteeSecretary.Startingin1939servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,SecretaryoftheSpecialCommitteeAfterthevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofStateenterprisesMinister,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSec
6、retaryandrecorderoftheCountypartyCommitteeSecretary,Ministersand5CvSizeorig_window_size;/*训练中原始目标的大小*/ 67/*thesetwoparametersaresetbycvSetImagesForHaarClassifierCascade*/8CvSizereal_window_size;/*待检测物体的大小*/9doublescale;/*Haar块缩放的尺寸*/1011CvHaarStageClassifier*stage_classifier;/*定义强分类器数组*/12
7、CvHidHaarClassifierCascade*hid_cascade;13}CvHaarClassifierCascade;第一个flags，还不是很清楚，在debug模式下，flags=1112539136（好吧，这个值很诡异），我也不是很清楚第二个count，表示整个分级分类器中强分类器的数量，即最后参与级联的强分类器的个数第三个orig_window_size，表示的是在训练时用的正样本的尺寸，OpenCV中的尺寸是20x20第四个和第五个，注释中说了，这两个参数需要自己设置，具体每个参数看注释第六个
