haar级联分类器如何计算每个弱分类器的权重

在Haar级联分类器中，每个弱分类器的权重是通过Adaboost算法来计算的。Adaboost是一种集成学习算法，它通过对训练集不断迭代，依次加入多个弱分类器，使得整个分类器的性能不断提高。

具体来说，Adaboost算法的每一轮迭代中，都会计算出当前弱分类器的错误率，然后根据错误率来计算它的权重。错误率越小的弱分类器，其权重就越大，因为它对整个分类器的贡献越大。这个权重的计算方式如下：

$$
w_i = \frac{1}{2}\ln\frac{1-\epsilon_i}{\epsilon_i}
$$

其中，$w_i$表示第$i$个弱分类器的权重，$\epsilon_i$表示该分类器的错误率。这个式子中，$\ln$是自然对数，$\frac{1-\epsilon_i}{\epsilon_i}$表示分类器的正确率和错误率之比，$\frac{1}{2}$是一个常数，用来保证$w_i$的值在0和1之间。

在级联分类器中，每个级别都有多个弱分类器组成，它们的权重是根据上述方法计算得出的。整个级联分类器的输出是所有弱分类器输出的加权和，其中每个弱分类器的权重就是上述式子计算得出的。