haar cascade分类器

Haar Cascade分类器是一种用于物体检测的算法。它是基于Haar特征的分类器，通过训练来检测图像中的目标。Haar特征是一种基于图像的局部特征，它可以用来检测图像中的边缘、线段、角点等特征。Haar Cascade分类器通过学习这些特征来分类图像中的目标。

Haar Cascade分类器的训练过程包括以下步骤：

1. 收集正样本和负样本，正样本是包含目标的图像，负样本是不包含目标的图像。

2. 提取Haar特征，从训练图像中提取Haar特征。

3. 训练分类器，使用训练数据训练分类器，通过计算误差来调整分类器的参数。

4. 检测目标，使用训练好的分类器来检测图像中的目标。

Haar Cascade分类器具有较高的检测准确率和较快的检测速度，它广泛应用于人脸检测、车辆检测、行人检测等领域。