haar训练模型代码

在使用Haar特征训练级联分类器（也称为Haar Cascade Classifier）的代码通常涉及OpenCV库，这是一种广泛用于计算机视觉任务的开源库。下面是一个基本的Python示例，展示了如何使用Haar特征训练模型：

import cv2
import numpy as np

# 加载正面人脸样本和负样本数据集
positive_samples = ...  # 正面人脸路径列表
negative_samples = ...  // 负样本路径列表

# 训练参数设置
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
min_neighbors = 50  # 邻居数阈值
 scaleFactor = 1.1  # 缩放因子
minSize = (64, 64)  # 最小检测区域大小
maxIterations = 100  # 迭代次数

# 创建级联分类器
face_classifier = cv2.CascadeClassifier()
face_classifier.load('trained_face_cascade.xml')  # 如果已经存在就加载，否则开始训练

if not face_classifier.empty():
    print("Using pre-trained cascade...")
else:
    # 开始训练
    face_classifier.train(positive_samples, None, negative_samples, None,
                          min_neighbors, scaleFactor, minSize, maxIterations)
    # 保存训练结果
    face_classifier.save('trained_face_cascade.xml')

这段代码首先读取正样本和负样本图片，然后利用`cv2.CascadeClassifier`的训练函数训练模型。训练完成后，模型会保存在一个XML文件中，以便在后续的实时检测中使用。