haar级联分类器C++

Haar级联分类器是一种基于机器学习的对象检测算法，它特别适用于实时的人脸、眼睛等特征检测。这个算法的核心在于使用一种叫做“Haar特征”的模板来识别图像中的模式，并通过级联分类器（cascade classifier）结构来逐步排除非目标区域。

在C++中，OpenCV库是一个常用的选择来进行Haar级联分类器的操作。以下是一些基本步骤：

1. **加载预训练的Haar级联文件**：OpenCV提供了一些预先训练好的分类器文件，如`haarcascade_frontalface_default.xml`用于人脸检测。

cv::CascadeClassifier face_cascade;
if (!face_cascade.load("path_to_xml_file")) {
   // 处理加载失败
}

2. **读取和处理图像**：读取图片并将其转换为灰度图像，因为Haar特征通常只对亮度敏感。

cv::Mat img = cv::imread("image_path");
cv::cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);

3. **进行级联分类**：在每个小窗口上应用级联回归树，如果匹配到足够多的正向特征，就认为找到目标物体。

std::vector<cv::Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale(gray_img, faces, scaleFactor, minNeighbors, minSize, flags);