haar分类器c++实现

Haar分类器是一种基于Haar特征的目标检测方法。它是通过训练一个级联分类器来进行目标的识别和分类。以下是实现Haar分类器的一般步骤：

1. 数据收集：首先需要收集包含正样本和负样本的训练数据集。正样本是含有目标的图像，负样本是不含目标的图像。

2. 特征提取：通过Haar特征提取方法，从正样本和负样本中提取特征。Haar特征是基于图像局部区域的像素差值计算得出的。

3. 特征选择：从提取的Haar特征中选择一部分较为区分目标和非目标的特征。这一步通常使用Adaboost算法来进行特征选择，通过训练多个弱分类器。

4. 弱分类器训练：通过训练多个基于选择的特征的弱分类器，每个弱分类器根据特征的权重对图像进行分类。

5. 级联分类器构建：将多个弱分类器连接起来形成一个级联分类器。级联分类器的结构是由多个弱分类器按顺序排列组成，每个弱分类器的输出都通过下一个弱分类器进行检验。

6. 级联分类器训练：通过训练级联分类器，迭代地对图像进行识别和分类，直到达到所需的准确率。

7. 检测：将训练好的级联分类器应用于待检测的图像，对图像进行目标检测和分类。

总的来说，Haar分类器的实现主要包括数据收集、特征提取、特征选择、弱分类器训练、级联分类器构建、级联分类器训练和目标检测等步骤。这些步骤的顺序和具体实现方式可能会根据具体情况有所不同，但是核心思想和方法是类似的。