boost分类器setPriors()

在Boosting算法中，也可以使用先验概率（prior probabilities）来指定训练数据中每个类别的先验概率。这些先验概率可以用于调整训练过程中每个弱分类器的权重，以使得训练得到的强分类器更好地适应具体的分类问题。

在OpenCV中，Boosting分类器的先验概率可以通过 `setPriors()` 函数来设置。该函数接受一个 `vector<float>` 类型的参数，表示每个类别的先验概率。具体来说，该函数的参数是一个大小为 `n_classes` 的向量，表示每个类别的先验概率。例如，如果有三个类别，可以这样设置先验概率：

vector<float> priors = {0.3f, 0.5f, 0.2f};
model->setPriors(priors);

其中，`priors` 向量的第一个元素表示第一类别的先验概率，第二个元素表示第二类别的先验概率，以此类推。

需要注意的是，在实际应用中，我们通常会使用观测数据来估计先验概率，而不是手动指定。如果您没有先验概率的具体数值，可以将 `setPriors()` 函数的参数设置为空向量，表示使用默认的先验概率（即每个类别的先验概率相等）。例如：

model->setPriors(vector<float>());

这将使用默认的先验概率，即每个类别的先验概率相等。