delphi xe opencv cvhaartraining

Delphi XE 中可以使用 OpenCV 的 `cvhaartraining` 工具来进行 Haar 特征的训练。下面是一个简单的示例代码：

uses
  ..., cvtypes, cvhaartraining;

procedure TrainHaarCascade(const PosList, NegList: TStrings; const OutputFile: string);
var
  Params: CvCascadeParams;
  PosFile, NegFile: PCvFileStorage;
  PosSample: PCvLSVMFilterObject;
  NegSample: PCvLSVMFilterObject;
  SampleCount: Integer;
begin
  // 设置训练参数
  Params := cvCascadeParams;
  Params.max_depth := 1;
  Params.min_hit_rate := 0.995;
  Params.max_false_alarm_rate := 0.5;
  Params.weight_trim_rate := 0.95;
  Params.feature_type := CV_HAAR_FEATURE_TYPE_DEFAULT;
  Params.win_size := cvSize(20, 20);

  // 创建正样本文件
  PosFile := cvOpenFileStorage(PChar(PosList.Text), nil, CV_STORAGE_READ);
  // 创建负样本文件
  NegFile := cvOpenFileStorage(PChar(NegList.Text), nil, CV_STORAGE_READ);

  // 创建正样本对象
  PosSample := cvCreateLSVMFilterObject(Params.win_size, Params.win_size);
  // 加载正样本
  SampleCount := cvLoadHaarTraininDataFromStorage(PosFile, nil, PosSample, nil, Params);
  // 设置正样本数量
  Params.positive_count := SampleCount;

  // 创建负样本对象
  NegSample := cvCreateLSVMFilterObject(Params.win_size, Params.win_size);
  // 加载负样本
  SampleCount := cvLoadHaarTraininDataFromStorage(NegFile, nil, NegSample, nil, Params);
  // 设置负样本数量
  Params.negative_count := SampleCount;

  // 训练 Haar 特征
  cvTrainHaarClassifier(&PosSample, &NegSample, &Params, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, nil);

  // 保存训练结果
  cvSave(OutputFile, Params);

  // 释放资源
  cvReleaseFileStorage(&PosFile);
  cvReleaseFileStorage(&NegFile);
  cvReleaseLSVMFilterObject(&PosSample);
  cvReleaseLSVMFilterObject(&NegSample);
end;

调用 `TrainHaarCascade()` 函数并传入正样本列表、负样本列表和输出文件路径，函数会自动训练 Haar 特征并保存到输出文件中。请注意，此代码仅用于演示，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。