Haar Cascade训练模型代码

Haar Cascade训练模型是一种用于对象检测的经典机器学习技术，主要用于人脸、眼睛或其他特征的实时识别。以下是使用OpenCV库训练Haar Cascade分类器的基本步骤的伪代码：

import cv2
import numpy as np

# 1. 准备正样本和负样本数据集
positive_samples = ...  # 正样本图片路径列表，例如人脸图片
negative_samples = ...  // 负样本图片路径列表，通常是背景或非人脸图片

# 2. 创建样本数据
features, labels = [], []
for sample in positive_samples + negative_samples:
    image = cv2.imread(sample)
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    haar_features = compute_haar_features(gray_image)  # 计算Haar特征
    if is_positive_sample(sample):  // 根据标签添加到对应列表
        features.append(haar_features)
        labels.append(1)
    else:
        features.append(haar_features)
        labels.append(0)

# 3. 将数据集分为训练集和测试集
train_data, test_data = split_dataset(features, labels, ratio=0.8)

# 4. 使用AdaBoost算法训练分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier()
face_cascade.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 5. 测试模型
test_results = face_cascade.detectMultiScale(test_data[0], scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)