三、训练分类器

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1、三、训练分类器样本创建之后，接下来要训练分类器，这个过程是由haartraining程序来实现的。Haartraining的命令行参数如下：－data存放训练好的分类器的路径名。－vec正样本文件名（由trainingssamples程序或者由其他的方法创建的）－bg背景描述文件。－npos，－nneg用来训练每一个分类器

2、阶段的正/负样本。合理的值是：nPos=7000;nNeg=3000－nstages训练的阶段数。－nsplits决定用于阶段分类器的弱分类器。如果1，则一个简单的stumpclassifier被使用。如果是2或者更多，则带有number_of_splits个内部节点的CART分类器被使用。－mem预先计算的以MB为单位的可用内存。内存越大则训练的速度越快。－sym（default）－nonsym指定训练的目标对象是否垂直对称

3、。垂直对称提高目标的训练速度。例如，正面部是垂直对称的。－minhitrate《min_hit_rate》每个阶段分类器需要的最小的命中率。总的命中率为min_hit_rate的number_of_stages次方。－maxfalsealarm没有阶段分类器的最大错误报警率。总的错误警告率为max_false_alarm_rate的number_of_stages次方。－weighttrimming指定是否使用权修正和使用多大的权修正。一个基本的选

4、择是0.9－eqw－mode

5、core

6、all>选择用来训练的haar特征集的种类。basic仅仅使用垂直特征。all使用垂直和45度角旋转特征。－w《sample_width》－h《sample_height》训练样本的尺寸，（以像素为单位）。必须和训练样本创建的尺寸相同然后，同样在dos命令行输入harr这个函数的命令具体如图：然后，按回车，会出现下面的“成果”界面：到目前为止，你自己需要的分类器的xml文档就生成了，你自个找下你当前那个目录，会发现，多了几个文件夹，请看图：要到目前为止，就

7、告一段落了，快一点了，还真冷，脚冰了！（这里就只有几个图片，所以，很快训练完，不过，要想训练出检测率高的xml，图片的张数的很多，那时候，会训练几个小时到1天，时间几天的时间，那时候，你只求你的电脑不断电！）