opencv训练分类器

OpenCV提供了一个简单的方法来训练分类器，下面是一个简单的步骤：

1. 收集数据：首先，您需要收集用于训练分类器的数据。这些数据应该包含正样本和负样本。

2. 准备数据：接下来，您需要准备数据，这意味着将数据转换为适合用于训练分类器的格式。在OpenCV中，您可以使用Haar特征来表示图像。

3. 创建正样本和负样本向量：您需要创建一个正样本向量和一个负样本向量。正样本向量应该包含所有Haar特征的值，而负样本向量应该包含所有Haar特征的值的相反数。

4. 训练分类器：使用这些向量，您可以训练分类器。在OpenCV中，您可以使用CascadeClassifier类来训练分类器。

5. 测试分类器：最后，您需要测试分类器以确保其准确性。在OpenCV中，您可以使用CascadeClassifier类来测试分类器。

注意：训练分类器需要大量的计算资源和时间。在实际应用中，最好使用预先训练好的分类器。