OpenCV人脸识别Haar分类器训练集和测试集占比

在使用OpenCV进行人脸识别Haar分类器训练时，通常将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练分类器，而测试集用于评估分类器的性能。

通常情况下，训练集和测试集的比例取决于可用的数据量和所需的分类器性能。通常，如果数据量较小，比如几百张图像，可以将数据集分为70％的训练集和30％的测试集。如果数据集较大，比如几千张图像，可以将数据集分为80％的训练集和20％的测试集。

在选择训练集和测试集时，应该确保两个数据集都能够充分代表整个数据集的特征和变化。为了实现这一点，可以使用交叉验证技术，例如k折交叉验证，将数据集划分为k个子集，其中一个子集用作测试集，其余子集用作训练集，然后重复k次，每次使用不同的子集作为测试集。