OpenCV3.9训练级联分类器的代码，用pycharm写代码

以下是使用PyCharm编写OpenCV3.9训练级联分类器的示例代码：

import cv2

# 设置正样本和负样本路径
positive_images_path = "path/to/positive/images"
negative_images_path = "path/to/negative/images"

# 定义正样本和负样本文件
positive_images_file = "path/to/positive/images/file.txt"
negative_images_file = "path/to/negative/images/file.txt"

# 定义级联分类器
cascade_classifier = cv2.CascadeClassifier()

# 设置级联分类器参数
cascade_params = cv2.CascadeClassifierParams()
cascade_params.maxFalseAlarmRate = 0.5
cascade_params.minDetectionSize = (30, 30)
cascade_params.maxDetectionSize = (1000, 1000)

# 加载正样本和负样本
positive_images = cv2.imread(positive_images_file)
negative_images = cv2.imread(negative_images_file)

# 计算正样本和负样本的特征
positive_features = cv2.calcHist(positive_images, [], None, [256], [0, 256])
negative_features = cv2.calcHist(negative_images, [], None, [256], [0, 256])

# 训练级联分类器
cascade_classifier.train(positive_features, negative_features, cascade_params)

# 保存级联分类器模型
cascade_classifier.save("path/to/cascade/classifier.xml")

在以上代码中，需要将`path/to/positive/images`和`path/to/negative/images`替换成实际的正样本和负样本路径，将`path/to/positive/images/file.txt`和`path/to/negative/images/file.txt`替换成实际的正样本和负样本文件路径，将`path/to/cascade/classifier.xml`替换成实际的级联分类器模型保存路径。同时，还需要根据实际情况调整级联分类器的参数。